在AI算力赛道，继基于Blackwell架构GPU多次展现颠覆性潜力后，新一代 GB300 NVL72 平台创造新纪录，NVIDIA正式官宣，其Blackwell Ultra驱动的AI GPU在全部MLPerf训练基准测试中斩获全项第一，不仅印证了该机架级系统对密集型AI工作负载的绝对适配性，更将与竞争对手的性能差距拉至新高度。
作为唯一一家在所有MLPerf测试项目中完整提交结果的厂商，NVIDIA的统治力贯穿 2025 年至今，GB200与GB300平台已累计斩获 “数百次” MLPerf训练及推理测试胜利，近期核心基准测试成绩尤为震撼，刷新多项行业纪录：
Llama 3.1 405B 参数预训练：仅需 10 分钟
Llama 2 70B LoRA 微调：0.4 分钟（极速完成模型优化）
Llama 3.1 8B 参数预训练：5.2 分钟
FLUX.1 模型训练：12.5 分钟
DLRM-dcnv2 训练：0.71 分钟
R-GAT 训练：1.1 分钟
视网膜网训练：1.4 分钟
性能碾压：数倍超越前代与竞品
在相同GPU数量的机架系统配置下，Blackwell Ultra GPU的性能表现呈现压倒性优势：
Llama 3.1 40B预训练场景中，GB300性能达到H100的4倍以上，同时较Blackwell GB200 提升近2倍，Llama 2 70B微调任务中，仅需8块GB300 GPU，性能便达到H5的100倍，大幅降低高负载AI任务的硬件门槛与时间成本。
NVIDIA实现LLM训练全层级FP4精度支持，计算速度较传统FP8提升1倍，Blackwell Ultra 架构进一步将这优势放大至3倍，成为“不增GPU数量却实现性能飞跃”的核心密钥，让大模型训练效率实现指数级提升。
GB300 NVL72单GPU搭载279GB HBM3e高速内存，GPU与CPU协同实现40TB超大总内存容量，为超大规模模型训练提供充足带宽支撑；配合800GB/s传输速率的Quantum-X800 InfiniBand网络，实现机架级系统内数据零延迟流转，彻底打破数据传输瓶颈。
NVIDIA表示，它已确保在每一层都采用FP4精度进行LLM训练，与FP8相比，计算速度提高了一倍。Blackwell Ultra进一步将其提高到3倍，与6月份提交的相比，新结果是使用 5,120个Blackwell GPU实现的，训练Llama 3.1 405B参数仅用了 10 分钟。
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