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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_nSEp>]L 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。
dV-6 l6 5Fbb5`( 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。
LLbI}: nGur2}>n 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:
:z6? x'SIHV4M@Q 生产运营层负责分布式服务、编排、自动扩缩容和内存管理;
fB'Jo<C Pon0(:#1 应用加速层负责运行时优化,如计算与通信重叠、内核融合;
bL{D*\HF 2X(2O':Uc 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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\x5>H:\Y 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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