英伟达正以持续的软件栈优化延长 Blackwell 平台的生命周期,同时为下一代 Rubin 架构的规模化落地蓄力。
在新一代 Rubin 平台加速部署的背景下,英伟达披露,仅用三个月时间,便将 GB200 NVL72 在运行 DeepSeek R1 0528 模型时的每兆瓦算力吞吐量(TPS/MW)提升了 4 倍。这一成果源自英伟达在四个月内完成的 38 项重大优化,背后支撑为逾 25 万次模拟配置测试及累计 140 万 GPU 小时的优化验证。
与此同时,GB300"Blackwell Ultra" 平台在 AI 训练基准测试中持续刷新纪录。256 卡规模下,GB300 NVL72 在 DeepSeek-V3 671B 预训练任务中以每 GPU 1648 TFLOPs 的成绩创下历史最高纪录,较 GB200 的 606 TFLOPs 提升约 3 倍,且该指标在过去六个月内已累计提升 1.5 倍。
GB200 能效大幅跃升,优化覆盖 90% 以上模型
英伟达表示,针对 GB200 NVL72 平台的系列优化,使其在运行 DeepSeek R1 0528(1K 输入 /1K 输出配置)时,每兆瓦算力吞吐量在三个月内实现 4 倍增长。

这意味着,现有数据中心客户无需更换硬件,即可通过软件升级获得显著的能效收益——这对于算力成本高度敏感的超大规模云厂商和企业客户而言,具有直接的经济价值。
GB300 刷新训练纪录,六个月性能提升 1.5 倍
在 AI 训练侧,GB300 NVL72 同样展现出强劲的性能势头。在 256 卡规模下,基于 Megatron Core 框架对 DeepSeek-V3 671B 模型进行预训练,GB300 NVL72 实现了每 GPU 1648 TFLOPs 的吞吐量,较此前 GB200 的 606 TFLOPs 提升约 3 倍,并创下该任务的全球最高纪录。



大规模训练场景下的扩展效率,历来是衡量 AI 基础设施实用性的核心指标之一。英伟达披露,在 256 至 1024 卡的扩展区间内,GB300 NVL72 在三大主流框架下均维持了接近理论上限的扩展效率:Megatron Core 达到 98.5%,TorchTitan 与 JAX 均达到 97%。
英伟达将这一扩展表现归因于 NVL72 机架内置的 800 Gb/s Scale-Out 网络芯片。高速互联直接决定了多机训练中的通信开销,进而影响整体扩展效率,该网络能力被视为支撑上述跨框架高效率表现的核心基础设施组件。

上述优化进展发布之际,英伟达下一代 Vera Rubin 平台已进入全球部署阶段。据报道,Vera Rubin NVL72 在 Token 吞吐量上相较 Blackwell 实现约 10 倍提升,GB200 NVL72 约为 80,000 Tokens/s,而 Vera Rubin NVL72 在同等 150MW 功耗下可达 800,000 Tokens/s。
然而,Blackwell 平台已在全球无数数据中心完成部署,英伟达的策略与此前 Hopper 世代如出一辙——在新平台推进的同时,持续通过软件优化挖掘已部署硬件的潜力。这一做法不仅延长了现有客户的硬件投资回报周期,也强化了英伟达在 AI 基础设施生态中的平台黏性。对于市场而言,英伟达在 Blackwell 与 Rubin 双线并进的格局下,正逐步构筑起竞争对手难以在短期内逾越的软件护城河。