NVIDIA 以全栈协同设计缓解 AI 内存压力

NVIDIA 发布技术博客称，公司通过将 GPU、CPU、网络、存储和软件放在一起协同设计，从 AI 工厂的每一层压榨出更多有效算力，以缓解 AI 内存压力。 NVIDIA 给出的例证是：从 Blackwell Ultra 到 Vera Rubin 平台，每块 GPU 的 HBM 容量仅增加约 3%，但在 SemiAnalysis AgentX 上，每美元智能体吞吐量最高提升 30 倍。这一对比由 NVIDIA 提出，用于说明性能提升主要来自全栈协同设计，而非单纯增加内存容量。

AI 根据报道生成 · 15 分钟前更新

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