英伟达Blackwell架构将AI推理成本暴降90%，压缩至十分之一
IT之家2月13日消息，英伟达近日发布官方博文，宣布在AI推理领域的"token经济学"研究取得突破性进展，其Blackwell架构实现了里程碑式的性能飞跃。
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英伟达在文中指出，通过实施"极致软硬件协同设计"策略，该架构显著优化了硬件处理复杂AI推理任务时的能效表现，有效解决了模型参数膨胀导致的算力成本激增问题。数据显示，与上一代Hopper架构相比，Blackwell平台将单位Token生成成本降低至十分之一。
在行业落地方面，包括Baseten、DeepInfra、Fireworks AI及Together AI在内的多家推理服务商已开始利用Blackwell平台托管开源模型。
IT之家援引博文介绍，英伟达强调通过结合前沿智能开源模型、Blackwell的硬件优势以及各厂商自研的优化推理栈，这些企业成功实现了跨行业的成本缩减。
以专注多智能体工作流的Sentient Labs为例，其成本效率较Hopper时代提升了25%至50%；而游戏领域的Latitude等公司也借此实现了更低的延迟和更可靠的响应性能。
Blackwell架构的高效能核心在于其旗舰级系统GB200 NVL72。该系统采用72颗芯片互联配置，并配备了高达30TB的高速共享内存。这种设计完美契合当前主流的"混合专家"架构需求，能够将Token批次高效拆分并分散到各个GPU上并行处理。
在Blackwell大获成功的同时，英伟达已将目光投向下一代代号为"Vera Rubin"的平台。据悉，Rubin架构计划通过引入针对预填充阶段的CPX等专用机制，进一步推高基础设施的效率天花板。
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