NVIDIA 的 GB200 NVL72 通过增强的 MoE 性能革新 AI
realtime news Dec 04, 2025 16:39
NVIDIA 的 GB200 NVL72 为使用专家混合（Mixture-of-Experts）架构的 AI 模型提供了 10 倍的性能提升，在效率和可扩展性方面设立了新的标准。
NVIDIA 发布了其机架级系统 GB200 NVL72，在人工智能能力上实现了重大飞跃，增强了使用专家混合（MoE）架构的 AI 模型的性能。据 NVIDIA 博客, 该系统提供了速度和效率的十倍提升，相较于之前的型号，成为 AI 技术的突破性发展。
AI 模型架构的进步
专家混合模型架构，受到人类大脑功能的启发，为每项任务选择性地激活专门的“专家”，从而在不增加计算需求的情况下提高效率。该架构已被 Kimi K2 Thinking 和 DeepSeek-R1 等领先的 AI 模型采用，目前在 NVIDIA GB200 NVL72 系统上运行显著更快。
GB200 NVL72 的极限协同设计结合了硬件和软件优化，使这些复杂模型的扩展变得前所未有的简单。该系统能够在 72 个互联 GPU 上分配任务，实现高效的内存使用和专家间的快速通信，从而克服了以前在 MoE 扩展中的瓶颈。
行业影响和采用
MoE 架构的采用变得普遍，今年发布的开源 AI 模型中超过 60% 使用了该架构。这一趋势是由于 MoE 能够提高模型智能化和适应能力，同时减少能源和计算成本。GB200 NVL72 的架构支持了这一趋势，在性能每瓦特方面带来了显著提升，并改变了 AI 部署的经济可行性。
包括 Amazon Web Services、Google Cloud 和 Microsoft Azure 在内的主要云服务提供商和企业正在集成 GB200 NVL72，以利用其功能。DeepL 和 Fireworks AI 等公司已经在利用这一技术以增强其 AI 模型，并在行业排行榜上实现了创纪录的表现。
AI 开发的未来前景
GB200 NVL72 有望影响 AI 的未来，特别是在行业向需要各种任务的专门组件的多模态模型发展时。其设计允许共享的专家池，优化了不同应用和用户需求中的效率和可扩展性。
NVIDIA 在 GB200 NVL72 上的进步不仅为当前的 AI 能力设立了新的标准，也为未来的创新奠定了基础。随着 AI 模型的不断发展，专家混合架构和 NVIDIA 的尖端技术的整合很可能在塑造人工智能的未来中发挥关键作用。
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