NVIDIA 报告 DSX AI Factory Platform 的早期生产结果

NVIDIA 于 2026 年 9 月 15 日发布了其 DSX AI 工厂平台的早期生产结果，其中包括 Lambda 验证，报告称在固定功耗预算下实现了 24% 更高的令牌吞吐量，以及在其 Eos AI 工厂运行的公用事业需求响应部署，正值 AI Infra Summit 在圣克拉拉开幕。

据 NVIDIA 的活动页面显示，峰会将于 2026 年 9 月 15 日至 17 日在圣克拉拉会议中心举行，预计将有超过 8,000 名与会者。NVIDIA 超大规模与高性能计算副总裁 Ian Buck 在主题演讲中将 AI 工厂效率置于核心位置，题为“推动代理 AI 时代的基础设施”，同一天，云服务提供商 Lambda 的验证结果也随公司在一篇 博客文章 中发布。

Lambda DSX MaxLPS 验证

根据 NVIDIA 的公告，Lambda 的结果是首次在 NVIDIA HGX B200 GPU 服务器上验证 DSX MaxLPS。该 GPU 云服务提供商服务超过 10,000 家客户，涵盖从 AI 原生初创企业到超大规模公司，在一个五机架、19 节点的集群上运行该软件。通过在相同功耗预算下运行 19 个节点（相当于满功率的 16 个节点），Lambda 实现了 24% 更高的集群整体令牌吞吐量，从约每秒 400 万令牌提升至 500 万，同时每瓦性能提升了 23%，Lambda 报告称。

“凭借我们的概念验证，我们相信已经突破了固定功耗预算的限制，” Lambda 云服务总裁 Dave Ward 说。“NVIDIA DSX MaxLPS 为恢复被闲置的容量并将其转化为实际使用铺平了道路，在相同占地面积下实现了显著更高的计算密度。”

根据 NVIDIA 的 DSX 平台页面，DSX MaxLPS 监控 GPU 与机架级别的功耗，并根据工作负载类型在节点之间重新分配余量，恢复静态配置下被闲置的容量。训练和推理的功耗需求不同，软件在运行两者的 AI 工厂 中优化分配。基于 NVIDIA 的预测，DSX MaxLPS 在适当的部署环境中，可在相同的兆瓦功耗预算内，为下一代 Vera Rubin NVL72 AI 工厂提供高达 40% 的 GPU 容量提升。

DSX 平台背景及 800 VDC 电力

NVIDIA 在 2026 年 5 月 31 日的 GTC 台北上 宣布了 DSX 平台，将开源软件库、API、参考设计、NVIDIA 计算平台以及合作伙伴技术整合为用于 AI 工厂设计、部署和运营的统一平台。该套件包括 DSX Reference Design、DSX Sim、DSX OS、DSX MaxLPS、DSX Flex 和 DSX Exchange，涵盖已验证的架构、仿真、开放模块化运营软件、电源管理、网格信号编排以及跨 IT 与运营技术系统的安全数据交换。

截至 5 月发布时，NVIDIA 表示云合作伙伴 CoreWeave、Crusoe、Firmus、IREN、Lambda、Nebius、Nscale 和 Yotta Data Services 正在部署 DSX Sim、DSX MaxLPS 和 DSX OS，而 Dell Technologies、HPE、Lenovo 和 Supermicro 等制造商则在构建兼容 DSX 的系统。NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang 简洁地阐述了功率限制：“一吉瓦工厂永远不会成为两吉瓦工厂。”在 5 月的发布会上，黄表示 DSX 为每位基础设施建设者提供了完整的手册，以模拟、验证和运营 AI 工厂。

9 月 15 日的帖子补充称，DSX 正在其参考设计中采用 800 VDC 电力架构。NVIDIA 表示，该架构旨在降低转换复杂度，提高电力输送效率，并支持更高密度的加速计算机架。帖子还指出，采用直接液冷的 GB200 NVL72 机架产生约 120 kW 的热量，必须在功率传递到计算单元之前将其移除，并将 DSX Sim 定位为在首个机架安装前使用，DSX OS 与 DSX Exchange 在工厂运行后使用，DSX Reference Designs 作为已验证的起始架构。

生产中的需求响应

NVIDIA 的帖子大部分回顾了八月的一个晚上，当时气温和空调负荷飙升，圣克拉拉市的市政公用事业公司 Silicon Valley Power 向一家 AI 工厂发送信号，要求其调整功耗。Emerald AI 的 Conductor 平台执行预定义的工作负载层级：最低优先级的任务让位，高优先级的推理继续运行，功率自动从四兆瓦降至三兆瓦，且无需操作员介入。

Emerald AI 创始人兼 CEO Varun Sivaram 通过 Zoom 与约四十名其他人员一起观看，包括他在旧金山的团队、数据中心的工程师以及公用事业人员，并称这是公司在数千块 NVIDIA GPU 上的首次部署。他的产品主管 Mansi Shah 将此时刻比作 SpaceX 火箭发射。Silicon Valley Power 此后已向工厂发送超过 200 条需求信号，NVIDIA 报告称系统每次都能正常工作，Conductor 的响应时间均在一分钟以内。

NVIDIA 将该设施称为其位于圣克拉拉的 Eos AI 工厂，该工厂在 Silicon Valley Power 的 Flexible Load Interconnect Program 中运行 Conductor，NVIDIA 将该计划描述为首个旨在将 AI 工厂视为可调度资源的商业电网公用事业项目。NVIDIA 指出，圣克拉拉的装置早于 DSX Flex 本身，随着平台成熟，Emerald AI 的 Conductor 正在整合到 DSX Flex 中。

Silicon Valley Power 和 Emerald AI 宣布了试点于 2026 年 4 月 21 日，首个站点在一家数据中心以商业级多兆瓦规模运行，该数据中心使用 NVIDIA 的先进 GPU 进行 AI 工作负载。Nico Procos，SVP 的电力部门主管，当时表示，该试点将评估实用工具，以在保障可靠性和可负担性的同时支持未来负荷增长的灵活规划。Emerald AI 描述了部署于 2026 年 6 月 1 日，作为首个商业 DSX Flex 部署，基于此前在两个大洲的商业数据中心使用 NVIDIA 系统进行的五次 Conductor 实时演示。

NVIDIA 表示，首个专用 DSX Flex 商业部署将是位于弗吉尼亚州马纳萨斯 NVIDIA AI 工厂研究中心的 96 兆瓦 Vera Rubin AI 工厂。Emerald AI 表示，马纳萨斯项目计划与 Digital Realty、EPRI 和 PJM Interconnection 合作，预计将在 2026 年后期实施。