英伟达昨日（6 月 30 日）发布博文，宣布在英伟达 Blackwell 平台上，通过优化全栈推理，相比较 DeepSeek V4 模型 1 个月前上线初期，单 Token 成本最多降至五分之一。
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jaKW[@< 单 Token 成本（Cost Per Token）指模型生成或处理单个 token 的成本指标，常用于比较不同硬件、软件栈或部署方式的推理成本表现。
R<6y7?]bZ Q>Z~={" 英伟达在博文中表示已将单 Token 成本列为 AI 总拥有成本的核心指标，并表示针对 DeepSeek v4 模型，Blackwell 平台已将其降低至行业最低水平。
Xy= ETV% Y)pop :y t 在技术实现方面，英伟达通过生产运营层、应用加速层、基础设施访问层 3 层来优化推理：
83/m^^F{] ]3f[v: JQ 生产运营层负责分布式服务、编排、自动扩缩容和内存管理；
WlvT&W l/z v > 应用加速层负责运行时优化，如计算与通信重叠、内核融合；
UWV% y P ~//E'V- 基础设施访问层负责调用 GPU、网络、内存与系统能力。
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l y[d V.<P 性能方面，英伟达通过分离式服务、大规模专家并行、基于 NVIDIA NVLink 的并行通信、NVFP4 精度以及多 token 预测等技术，叠加优化后，Blackwell 平台单 GPU 的 token 吞吐量最高可提升 20 倍。
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