8 月 27 日消息,科技媒體 WccfTech 昨日(8 月 26 日)發(fā)布博文,報(bào)道稱 CoreWeave 最新測(cè)試顯示,以 DeepSeek R1 推理模型實(shí)測(cè),4 塊英偉達(dá) Blackwell 架構(gòu) GB300 芯片就能完成原需 16 塊 H100 的任務(wù),單卡吞吐量提升 6 倍。

援引博文介紹,CoreWeave 使用 Deepseek R1 推理模型,對(duì)比評(píng)估英偉達(dá) Blackwell 架構(gòu) GB300 NVL72 和上一代 H100 GPU 的差別。歸功于英偉達(dá)升級(jí)架構(gòu),增強(qiáng)內(nèi)存和帶寬,測(cè)試結(jié)果顯示,GB300 在僅使用 4 塊 GPU 的情況下,即可完成原本需要 16 塊 H100 才能運(yùn)行的任務(wù)。
GB300 NVL72 平臺(tái)支持高達(dá) 37TB 的內(nèi)存容量(最高可達(dá) 40TB),并配備每秒 130TB 的內(nèi)存帶寬。該平臺(tái)為減少 GPU 間數(shù)據(jù)分割次數(shù),采用 4 路并行設(shè)計(jì),并通過 NVLink 和 NVSwitch 高速互連提升通信效率。

CoreWeave 指出,這不僅是 FLOPs 算力的提升,更是系統(tǒng)架構(gòu)在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的效率躍遷。對(duì)于需要運(yùn)行復(fù)雜模型的企業(yè)客戶,GB300 NVL72 提供了更高的擴(kuò)展性和更低的延遲,幫助他們更快、更經(jīng)濟(jì)地部署和運(yùn)行 AI 服務(wù)。

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