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英伟达提出AI内存全栈协同设计方案

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报道摘要

英伟达提出通过 GPU、CPU、网络、存储及软件协同设计提高内存使用效率，而非单纯增加 GPU 内存容量。在 SemiAnalysis AgentX 测试中，Vera Rubin NVL72 相较 GB300 NVL72 单位成本推理吞吐量最高提升 30 倍，单 GPU HBM 容量仅增加约 3%。

摘自新浪财经·7×24

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11月6日

00:06
新浪财经·7×24
英伟达发布 AI 内存全栈协同方案：Vera Rubin 推理吞吐最高增 30 倍
英伟达提出通过 GPU、CPU、网络、存储及软件协同设计提高内存使用效率，而非单纯增加 GPU 内存容量。在 SemiAnalysis AgentX 测试中，Vera Rubin NVL72 相较 GB300 NVL72 单位成本推理吞吐量最高提升 30 倍，单 GPU HBM 容量仅增加约 3%。

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