核心突破
单节点（8颗Blackwell GPU）：
Llama 4 Maverick模型 推理速度达 1000 tokens/秒/用户（TPS/user），创AI推理世界纪录。
72节点（GB200 NVL72，72颗GPU） 整体吞吐量达 72,000 TPS。
关键技术优化：
FP8数据格式：在GEMM、MoE及Attention计算中应用，减少模型体积，提升计算效率。
CUDA内核优化：包括空间分区、GEMM权重重排、Attention并行优化、运算融合（如FC13+SwiGLU、AllReduce+RMSnorm）。
程序化依赖启动（PDL）：减少GPU空闲时间，提升利用率。
推测解码（Speculative Decoding）：结合EAGLE-3架构，优化草稿模型，加速LLM推理。
低延迟优化：
通过空间分区、内存加载优化、分布式共享内存机制等，降低延迟，满足实时AI交互需求。
性能对比
指标 英伟达Blackwell优化后 传统方案（如BF16）
单节点TPS/user 1000 ~250
72节点吞吐量 72,000 TPS ~18,000 TPS
延迟优化 ✅ 显著降低 较高
为什么重要？
实时AI应用：如智能客服、实时翻译、AI Agent等场景，低延迟至关重要。
大规模部署：72,000 TPS可支持超大规模并发请求，适用于企业级AI基础设施。
能效提升：FP8优化减少计算资源消耗，降低运营成本。
英伟达的技术布局
✅ 硬件：Blackwell架构（如DGX B200、GB200 NVL72）提供强大算力。
✅ 软件：TensorRT-LLM优化框架、EAGLE-3架构、CUDA内核优化。
✅ 生态：与Meta（Llama 4）、Artificial Analysis等合作，推动AI基准测试标准化。

未来影响
AI推理成本降低：更高吞吐量意味着单位token成本下降。
实时AI普及：企业可部署更复杂的AI模型，而无需担心性能瓶颈。
竞争加剧：英伟达进一步巩固其在AI硬件和软件领域的领导地位。
结语
英伟达通过硬件+软件深度优化，再次刷新AI推理速度纪录，为实时AI应用铺平道路。这一突破不仅展示Blackwell架构的强大性能，也为企业级AI部署提供了更高效的解决方案。