NVIDIA DSX MaxLPS 提高 AI 工厂效率 40%

NVIDIA 推出了其最新创新 DSX MaxLPS，这是一套全面的硬件和软件技术，旨在最大化功率受限 AI 工厂中每瓦性能。这种方法可以让运营商在相同的功率预算内部署多达 40% 的 GPU，对于面临能源和冷却限制的设施来说是一个重大突破。

AI 工厂使用大量 GPU 阵列处理推理和模型训练等任务，面临的关键瓶颈是功率。NVIDIA 的 MaxLPS（最大土地功率外壳）通过将 AI 工厂视为一个集成系统，优化 GPU、机架和冷却基础设施之间的功率分配。根据 NVIDIA 的文档，传统的静态电力配置会导致未使用的容量闲置，而 MaxLPS 动态重新分配功率到最需要的地方，从而充分利用每一瓦电力来提高计算生产力。

动态功率分配：改变游戏规则

MaxLPS 的核心是其动态功率软件（DPS），可以持续监测 GPU、机架和站点级别的功率使用情况。当 GPU 或机架的功率消耗低于分配功率时，DPS 会将多余的功率重新分配到功率不足的区域，确保设施在其限制范围内运行的同时提高整体产出。NVIDIA 声称，这种实时优化无需进行昂贵的基础设施升级即可实现更一致的性能。

例如，在一个典型的 100 MW AI 工厂中，仅有 60 MW 通常用于 AI 工作负载，其余的用于冷却、设施开销和运营效率低下的部分。MaxLPS 减少了这些损耗，回收了静态配置中本来会浪费的电力。NVIDIA 的内部测试表明，动态配置可以释放足够的容量，在相同功率范围内部署额外的机架，从而直接增加 AI 输出。

热效率和节能

MaxLPS 还结合了先进的冷却策略，包括 45°C 的直通芯片液冷。这种方法减少了对能耗高的冷水机组的依赖，尤其是在可以利用环境空气或水进行“自然冷却”的适中气候中，这种方法可以处理大部分热量排放。通过降低冷却开销，MaxLPS 使更多的设施功率用于计算而非环境控制。

根据 NVIDIA 的说法，这些创新改善了电力使用效率（PUE），并与更广泛的 DSX 平台工具（如 DSX OS 和 DSX Sim）协同作用，从整体上管理 AI 工厂。最终，这一系统不仅支持更高的 GPU 密度，还降低了 AI 输出中每个 token 的成本。

市场影响

截至 2026 年 8 月 21 日，NVIDIA（NVDA）股票的交易价格为 215.02 美元，过去 24 小时下跌 0.84%，市值为 5.245 万亿美元。公司对 AI 工厂优化的关注反映了行业中的一个更广泛趋势，即能源效率变得与计算能力同样重要。随着全球电网面临压力，像 MaxLPS 这样的解决方案可能成为 NVIDIA 企业客户的关键差异化因素，尤其是在自动驾驶、自然语言处理和大规模推荐系统等领域。

对于交易者来说，NVIDIA 在 AI 工厂技术方面的进步可能会加强其作为能效 AI 基础设施首选供应商的地位。在不扩展功率预算的情况下将 GPU 密度提高多达 40% 的潜力，为 NVIDIA 提供了一个在竞争激烈的 AI 硬件和软件解决方案市场中的令人信服的价值主张。

展望未来

NVIDIA 鼓励 AI 工厂运营商尽早部署 MaxLPS，即使是在仅部分建成的设施中。通过提前验证功率拓扑、冷却设计和机架位置的灵活性，运营商可以为其站点提供未来保障，同时释放显著的能源节省。NVIDIA 的动态功率软件及相关工具目前在开发者预览中可用，预计将在不久的将来全面部署。

对于运营商而言，NVIDIA 的 MaxLPS 提供了一条在现有功率限制内扩展 AI 容量的实用路径。随着 AI 工厂日益成为关键基础设施，像 MaxLPS 这样的创新可能在这场受功率限制的 AI 霸主竞争中发挥关键作用。