NVLink
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5 天有情绪数据
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前沿大语言模型在多GPU内核生成方面遇到困难，新基准测试揭示
一项名为ParallelKernelBench (PKB) 的新基准测试已被开发出来，用于评估前沿大语言模型生成高效多GPU内核的能力。对GPT-5.5、Gemini 3 Pro和Opus 4.7等模型的测试显示出显著的性能差距，只有不到三分之一的问题得到正确解决，而其中只有不到四分之一的性能优于简单的基线。该基准测试侧重于用NVLink上的直接CUDA内核替换PyTorch + NCCL，解决了经常成为AI推理瓶颈的关键通信开销。
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英伟达推出Vera Rubin超级计算平台，用于AI和HPC
英伟达推出了其Vera Rubin超级计算平台，专为气候建模和能源勘探等要求苛刻的HPC和AI工作负载而设计。该平台集成了Rubin GPU和Vera CPU，采用NVLink、InfiniBand和液冷技术，以实现高密度和高性能。多家制造商将提供基于该架构的系统，预计将于2026年底上市。
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NVIDIA Vera Rubin NVL4 系统将于 2026 年第四季度推出，AI 算力达 7 百亿亿次 · 追踪 2 个来源
NVIDIA 发布了其 Vera Rubin NVL4 系统，专为气候建模和流体动力学等要求严苛的 HPC 和 AI 工作负载而设计。该平台集成了 Rubin GPU 和 Vera CPU，采用 NVLink、InfiniBand 和液冷技术，实现统一设计。它提供超过 7 百亿亿次的 AI 算力和约 5 千万亿次 FP64 科学计算能力，每机架密度高达 144 个 GPU。包括 Dell、HPE 和 Supermicro 在内的主要制…
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Upscale AI 以 20 亿美元估值融资 1.9 亿美元，用于构建 AI 网络架构
Upscale AI 是一家专注于为 AI 数据中心构建网络基础设施的初创公司，已获得 1.9 亿美元 A-1 轮融资，公司估值为 20 亿美元。本轮融资由 Premji Invest 领投，使 Upscale AI 在 18 个月内的总融资金额达到 5 亿美元。该公司旨在创建一个开放标准的网络架构，使不同制造商的 AI 芯片能够高效通信，从而解决当前 AI 基础设施的关键瓶颈。包括 Nvidia 和 Salesforce Ventu…
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NVIDIA Blackwell 平台主导 MLPerf 训练 6.0 基准测试
NVIDIA 的 Blackwell 平台在 MLPerf 训练 6.0 基准测试中创下新纪录，在所有七项测试中均取得最快成绩。该平台展示了强劲的扩展性，拥有多达 8,192 个 GPU 的集群在训练大型语言模型时显示出显著的加速效果。这一性能凸显了高带宽互连（如 NVLink）和低精度计算对于高效大规模 AI 训练的重要性。
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Nvidia H100 GPU 定价及 2026 年替代方案
2026 年，Nvidia H100 GPU 仍是 AI 基础设施的关键组成部分，购买价格从 30,000 美元到 40,000 美元以上不等。云租赁成本差异很大，专业 GPU 云比 AWS、Azure 和 Google Cloud 等超大规模云服务商提供更低的费率。H200 和 B200 等新型号也已上市，提供更大的内存和有竞争力的定价，尤其适用于内存密集型推理任务。
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NVIDIA Blackwell 平台在 MLPerf 训练 6.0 基准测试中占据主导地位 · 跟踪 4 个来源
NVIDIA 的 Blackwell 平台在 MLPerf 训练 6.0 行业标准测试的所有七项基准测试中均取得了最佳性能。该平台展示了最快的训练时间和最大的训练规模，使用了多达 8,192 个 GPU。这一成功凸显了该平台通过先进的硬件和网络功能加速 AI 模型开发和降低训练成本的能力。
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RTX Spark 内存带宽修正低于 600GB/s
关于 RTX Spark 内存带宽的报道已被修正，新信息表明其不具备 600GB/s 的带宽。该数字实际上指的是 NvLink 速度，而非内存带宽。此前报道了错误带宽数据的几家媒体已进行更正。
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大型语言模型和新框架助力 GPU 内核优化
研究人员正在探索优化大型语言模型 GPU 内核性能的新方法。一种方法使用语言模型作为代理来预测内核性能，在有限预算内显著增加考虑的候选数量。另一种方法 STOF 通过优化多头注意力和融合下游算子来加速稀疏 Transformer。此外，一个名为 KLineage 的新框架从专家内核中学习优化技能来指导大型语言模型，而 Xe-Forge 使用多阶段管道为 Intel GPU 自动化内核优化。最后，FastKernels 通过创建与生产环…
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NVENC Bridge 实现以太网上的多 GPU AI，绕过 NVLink
研究人员开发了一种定制的 NVENC 编码器桥接器，允许通过标准以太网或 Wi-Fi 连接多个 GPU，从而无需昂贵的 NVLink 硬件。这项创新能够将 FLUX 2 等大型 AI 模型拆分到这些连接的 GPU 上。该技术显著加快了图像生成过程，并为多 GPU AI 计算提供了更具成本效益的解决方案。
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Astera Labs 发布 Scorpio X，一款挑战 Nvidia NVSwitch 的开放式 AI 互连交换芯片
Astera Labs 推出了 Scorpio X，这是一款新型 AI 互连交换芯片，旨在作为 Nvidia NVSwitch 的替代品。该 ASIC 提供 320 条 PCIe 6.0 连接通道和 5.12 TB/s 的双向带宽，目标是在无需专有的 NVLink 兼容性的情况下，为 AI 系统提供高速互连。Scorpio X 旨在通过提供一种厂商无关的解决方案，促进多样化加速器的使用，并实现分离式推理架构。
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多节点训练赋能跨 GPU 集群扩展基础模型
训练大型基础模型需要将工作负载分布到多台互联机器上的众多 GPU 上，这一过程称为多节点训练。这种方法对于处理参数量达数十亿甚至数万亿、超出单台服务器内存容量且否则需要数月才能完成训练的模型至关重要。有效得多节点训练依赖于复杂的并行策略、高速网络互连和强大的容错机制，以确保计算的高效性和进展。