英伟达展示 DSX MaxLPS 技术，AI 工厂每兆瓦 token 吞吐量最高提升 40%

在近日举办的AI基础设施峰会上，英伟达正式公开展示了其面向AI工厂的DSX MaxLPS功耗调度系统，针对AI算力部署中电力受限的核心痛点，给出了能效优化的全新解决方案。每兆瓦token吞吐量是衡量数据中心能效的核心指标，指数据中心每消耗1MW电力时，AI系统每秒可生成或处理的token数量，将功耗纳入计算维度，是评估电力受限条件下AI数据中心产出能力的关键标准。DSX MaxLPS可在GPU、机架、工作负载层级动态管理电力分配，最大化每瓦token产出，还可释放此前被搁置的电力冗余，让客户在相同的百万瓦电力预算下，最多可多配置40%的GPU。作为DSX Flex电网响应式电力统筹系统的落地案例，Emerald AI已将相关技术集成至Conductor平台，目前平台已接收200次电网状态信号，所有负载编排操作均无需用户干预，可灵活适配不同电网波动情况。

Lambda云实测验证同功率下token吞吐量提升24%

作为客户数量超1万家的GPU云服务商，Lambda的测试数据直观展现了DSX MaxLPS的实际效能：其测试集群包含5个机架、19个节点，在与16个节点满功率运行相同的功率预算条件下，19节点集群的吞吐量从约每秒400万token提升至每秒500万token，增幅达24%，每瓦性能同步提升23%，充分验证了该技术在电力约束下的效能提升能力。

配套Vera Rubin与Groq 3 LPX实现算力密度再升级

英伟达同时披露，Vera Rubin和Groq 3 LPX机架在相同站点功耗范围内，GPU数量最多可增加40%，在不新增电力线路的条件下，token吞吐量最多可提升35%。在100K上下文、Qwen 3.8 27B工作负载测试中，Groq 3 LPX可实现每位用户每秒2529个输出token。此外多家人工智能企业早期测试Vera CPU的结果显示，性能最高提升1.9倍，吞吐量提升73%，查询任务吞吐量最高提升3.3倍，具体测试表现包括：

• Perplexity测得SPACE安全沙箱启动速度提升1.9倍
• DeepInfra测得编排步骤延迟降低2.2倍
• Redpanda测试显示Vera CPU相比其他CPU延迟降低5.5倍、吞吐量提升73%
• Starburst测得查询吞吐量提升3倍
• Kinetica测得分析查询性能提升2.7倍

DSX全栈平台布局打造低token成本AI工厂生态

DSX MaxLPS是英伟达DSX全栈AI工厂平台的核心组件之一，该平台覆盖芯片、系统、基础设施软件、设施及合作伙伴技术全链路，核心目标是将每一瓦电力转化为更多token，实现最低的每token成本。除了MaxLPS和Flex外，DSX平台还包含开源的DSX OS模块化软件，可提供生命周期管理、运行时一致性、健康状态自动化、多租户AI工厂运营等能力；DSX参考设计可加速部署落地，DSX Exchange与DSX Sim则能整合设施、电力、冷却与算力信号，进一步提升吞吐量、运行效率和每瓦token产出。目前英伟达正与行业领先的台湾系统制造商合作扩展DSX生态，以极致协同设计为核心推进AI工厂建设，工业自动化企业Phaidra已将DSX MaxLPS应用于实际生产场景，进一步验证了方案的落地价值。