英伟达发布 DSX 平台：让 AI 工厂在固定电力预算下产出更多 Token

英伟达推出 DSX 平台，聚焦 AI 工厂每兆瓦产出

据英伟达官方博客，该公司在 AI Infra Summit 上介绍了 NVIDIA DSX 平台，目标是在电力成为主要约束的条件下，提升 AI 工厂每兆瓦所能产出的 Token 数量。该平台包含多个组件：DSX MaxLPS 用于实时监控 GPU 与机架级功耗并动态分配电力余量；DSX Flex 用于接收电网的削峰、需求响应与电价信号并调整 AI 工作负载优先级；DSX OS 为面向 AI 工厂生命周期管理的开源模块化软件；DSX Sim 用于在实体部署前进行设计与瓶颈验证；此外还有分代验证的 DSX Reference Designs 参考设计。

背景与影响

博客称，云服务商 Lambda 在五机架、19 节点的 HGX B200 集群上验证了 DSX MaxLPS：以 19 节点运行在约 85% 功耗策略下，对比 16 节点满功耗基线，在同一电力预算内实现集群 Token 吞吐量提升 24%（约从每秒 400 万 Token 增至 500 万），每瓦性能提升 23%。英伟达还称，基于其自身预测，DSX MaxLPS 在合适部署环境下可为下一代 Vera Rubin NVL72 工厂在同一兆瓦预算内带来最高 40% 的 GPU 容量提升。在电网侧，博客提到 Emerald AI 的 Conductor 平台参与 Silicon Valley Power 的柔性负载互联计划，可在不到一分钟内响应需求信号，将功耗从 4 兆瓦降至 3 兆瓦，同时保持高优先级推理任务运行。英伟达表示，首个专门的 DSX Flex 商业部署将是位于弗吉尼亚州 Manassas 的 96 兆瓦 Vera Rubin AI 工厂。此外，英伟达称其 800V 直流架构旨在降低转换复杂度，并正被纳入 DSX 参考设计。

限制与来源

上述性能与容量数据均来自英伟达博客及其合作方，属于厂商公布口径，尚未获独立第三方确认，实际表现可能因部署环境、工作负载构成与电网条件而异。DSX 各组件的具体功能范围、可用地区、许可方式与商业条款，请以英伟达官网当前信息为准。本文不构成任何投资或采购建议。