莆田橡塑胶 英伟达称 Blackwell 每兆瓦吞吐量是 Hopper 的 50 倍

IT 之 2 月 18 日消息，英伟达于 2 月 16 日发布博文，宣布其 Blackwell Ultra AI 架构（GB300 NVL72）在能与成本上实现显著突破莆田橡塑胶，通过 DeepSeek-R1 模型测试，相比前代 Hopper GPU，其每兆瓦吞吐量提升 50 倍，百万 tokens 成本降低至 35 分之。

此外莆田橡塑胶，英伟达还预告了下代 Rubin 平台，预计其每兆瓦吞吐量将比 Blackwell 再提升 10 倍，进步动 AI 基础设施的演进。

IT 之注：每兆瓦吞吐量（Tokens / Watt）是衡量 AI 芯片能比的核心指标，指每消耗瓦特电力能处理多少 Token（文本单位）。数值越，代表能越好，运营成本越低。

英伟达在博文中指出莆田橡塑胶，能飞跃的关键，是升技术架构。Blackwell Ultra 通过 NVLink 技术，将 72 个 GPU 连接成统的计单元，pvc管道管件胶互联带宽达 130 TB/s，远 Hopper 时代的 8 芯片设计。此外，全新的 NVFP4 精度格式配致的协同设计结构，进步巩固了其在吞吐能上的统地位。

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AI 理成本面，相比 Hopper 架构，新平台将每百万 Token 的成本削减至 35 分之；即便与上代 Blackwell（GB200）相比，GB300 在长上下文任务中的 Token 成本也降低至 1.5 分之，注意力机制处理速度翻倍，适配代码库维护等负载场景。

OpenRouter 的《理状态报告》指出，与软件编程相关的 AI 查询量在过去年中激增，占比从 11 攀升至约 50。这类应用通常需要 AI 代理在多步工作流中保持实时响应，并具备跨代码库理的长上下文处理能力。

英伟达为应对这挑战莆田橡塑胶，通过 TensorRT-LLM、Dynamo 等团队的持续优化，进步提升了混模型（MoE）的理吞吐量。例如，TensorRT-LLM 库的改进，让 GB200 在低延迟工作负载上的能在短短四个月内提升了 5 倍。

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