英伟达DSXMaxLPS发布，每兆瓦Token产出提升40%助力AI工厂能效革命

9月17日，在圣克拉拉会议中心举办的2026年AI Infra Summit上，英伟达正式发布了DSX MaxLPS全厂级功耗优化系统。这一突破性技术旨在解决当前AI基础设施面临的电力和散热瓶颈问题，为AI工厂的能效提升提供了全新解决方案。

英伟达超大规模与高性能计算业务副总裁Ian Buck在演讲中指出，衡量AI基础设施的指标正在从传统的峰值性能转向每兆瓦可验证的智能体Token产出。这意味着AI工厂需要从芯片到电网进行协同设计，以实现更高效的能源利用。DSX MaxLPS的核心能力在于其动态重新分配GPU与机架之间功率的能力，通过将同样的电力预算分散到更多节点上运行，而非让少数节点满功率运转，从而在总功耗不变的情况下产出更多Token。

实际测试数据显示，AI云服务商Lambda在19个节点的HGXB200集群上运行DSX MaxLPS后，所有19个节点以85%功率运行，替代原本16个节点满载的方案，Token吞吐量从约每秒400万个提升至约500万个，增幅达24%。与此同时，每瓦性能也同步提升了23%。

英伟达表示，DSX MaxLPS是DSX平台的一部分，该平台还涵盖Dynamo推理软件、NeMo库、NVLink、Spectrum-X以太网、ConnectX SuperNIC及BlueField DPU等组件，构成从芯片到电网的全栈AI工厂方案。面向未来，英伟达预计在Vera Rubin NVL72架构中，DSX MaxLPS可将单机架GPU容量提升最多40%，Token吞吐量提升最多35%，且无需新增电力线路。

此外，英伟达与Emerald AI合作，在Silicon Valley Power的灵活负荷接入项目中演示了DSX Flex的电网协同能力。系统可自动将AI工厂功耗从4兆瓦降至3兆瓦，关键AI负载不中断，其余任务暂时挂起，待电网压力缓解后自动恢复，充分展示了DSX MaxLPS在电网协同方面的强大能力。

对于这一创新技术，Lambda云服务总裁Dave Ward表示，DSX MaxLPS能够在不增加能耗的前提下大幅提升计算密度，这在行业面临电力和散热瓶颈时至关重要。英伟达的这一突破性进展，不仅为AI数据中心的能效提升提供了新的思路，也为整个AI产业的可持续发展奠定了坚实基础。