NVIDIA 官方博客于北京时间 2026 年 7 月 23 日公布，美国海军研究生院正式启用 NVIDIA DGX GB300 AI 超级计算机，向校内常驻学生、教师和研究人员开放大规模模型训练、推理和高保真仿真能力。
根据 NVIDIA 官方博客公开信息，这套 DGX GB300 系统已在美国加州蒙特雷的海军研究生院上线运行，并配套 NVIDIA Mission Control 软件。公开页面显示，该校 1500 多名常驻学生和 600 名教师可在校内直接使用这套平台开展模型训练、模型推理以及面向天气预测、网络安全、灾害韧性和响应规划的 AI 研究。
这次启用发生在海军研究生院连续三天举行的 Converge @ NPS 活动期间。NVIDIA 在公开稿件中表示，这套系统建立在该校既有的 NVIDIA AI Technology Center 基础上，后者已作为校内 AI 研究和研究生教学的专用枢纽运行，现在由 DGX GB300 作为核心算力平台承载更大规模任务。
官方文章同时提到，海军研究生院当前的学科覆盖空间作战、海洋科学等多个方向，课程安排与应用研究直接面向现实问题。DGX GB300 上线后，这些项目新增了校内训练基础模型、运行大规模高保真仿真以及开发可直接投入实际场景的 AI 工具的能力。
NVIDIA 在文中披露，其 Deep Learning Institute 已向海军研究生院教师提供配套教学工具包，用于把 AI 内容纳入不同院系的研究生课程。校方公开表述显示，相关教学目标聚焦 AI 环境下的信息处理、判断和决策训练。
研究方向方面，NVIDIA 列出的已公开场景包括海况建模、大气变化预测以及复杂环境数字孪生构建。官方页面指出，这些工作将直接受益于 DGX GB300 提供的校内集中算力支持。海军研究生院还与 MITRE 合作，基于 NVIDIA Omniverse 库构建高保真数字孪生框架，用于在不确定条件下模拟现实世界中的导航与决策过程。
硬件与系统集成方面，NVIDIA 在同一篇文章中披露，DDN、VAST 和 Vertiv 参与了这套平台的建设，其中 DDN 提供面向高负载 AI 任务的数据基础设施，支持研究人员在训练和仿真过程中进行数据访问、管理、保护和扩展。
这条公开资讯的核心动作是校内 AI 超级计算机正式投入运行，公开信息聚焦设备启用、可开放的训练与仿真能力、课程支持体系以及合作方角色，未披露采购价格、整机节点数量或更细的部署参数。
