英伟达双线推进：Blackwell软件优化持续释放性能，Rubin平台加速落地

Blackwell平台能效跃升：三个月吞吐量提升4倍

英伟达正通过密集的软件栈迭代，显著延长Blackwell平台生命周期。针对GB200 NVL72系统，在运行DeepSeek R1 0528模型（1K输入/1K输出）时，其每兆瓦算力吞吐量（TPS/MW）在三个月内实现4倍增长。

38项优化驱动，90%成果可跨模型复用

这一提升源于四个月内完成的38项重大软件与系统级优化。所有方案均经过超25万次模拟配置筛选，并依托累计140万GPU小时的真实负载验证。尤为关键的是，其中超过90%的优化具备通用性，可直接迁移至其他主流大模型，无需硬件变更即可生效。

GB300训练性能刷新纪录，六个月内再提1.5倍

在AI训练维度，GB300 NVL72持续突破性能边界。256卡规模下，基于Megatron Core框架执行DeepSeek-V3 671B预训练任务，单GPU实测吞吐达1648 TFLOPs，较GB200的606 TFLOPs提升约3倍，创同类任务历史最高值。该指标自2025年11月起持续演进，六个月内累计提升1.5倍。

主流框架深度适配，PyTorch与JAX收益显著

在PyTorch生态中，通过TorchTitan训练栈优化，GB300对DeepSeek-V3 671B的训练性能从199 TFLOPs/GPU跃升至1197 TFLOPs/GPU，提升6倍；JAX框架下表现更为突出——每GPU Token吞吐从2026年1月的418 Tokens/s增至7月的4082 Tokens/s，对应1025 TFLOPs/GPU，增幅近10倍。

扩展效率逼近理论极限，800 Gb/s互联成关键支撑

在256至1024卡的大规模训练场景中，GB300 NVL72在Megatron Core、TorchTitan与JAX三大框架下，扩展效率分别达98.5%、97%与97%，已接近理论上限。这一表现高度依赖NVL72机架内置的800 Gb/s Scale-Out网络芯片，其低延迟、高带宽特性大幅压缩跨节点通信开销，成为多机协同效率的核心保障。

Rubin平台进入规模化部署，Blackwell优化并行深化

下一代Vera Rubin架构已启动全球交付。在同等150MW功耗约束下，Vera Rubin NVL72 Token吞吐量达800,000 Tokens/s，相较GB200 NVL72的80,000 Tokens/s提升约10倍。与此同时，英伟达延续Hopper世代策略——新旧平台并行推进，以持续软件更新激活存量硬件潜力。此举既延长客户投资回报周期，也不断加固其AI基础设施层的软件护城河。