DSX MaxLPS 在评估中实现了多少吞吐量提升？
归一化聚合吞吐量从 1.085M tokens/s 提升到 1.618M tokens/s，增幅 49.2%；由于提供的电力预算固定为 264.4 kW，每瓦吞吐量也提升 49.2%。
How NVIDIA DSX MaxLPS Maximizes AI Factory Throughput and Efficiency
（翻译）NVIDIA DSX MaxLPS 如何最大化 AI 工厂吞吐量与效率
资讯摘要
Every unused watt is capacity left on the table. AI factories are typically provisioned for the unlikely moment when every GPU reaches peak power…
AI 摘要
NVIDIA 技术博客介绍 DSX MaxLPS 动态功耗分配方案，通过策略化电力共享，在同一电力预算下可多部署最多 40% 的 GPU。文章基于与 Nscale 在冰岛凯夫拉维克数据中心的联合评估，使用 Kimi K2.5 与 GB300 NVL72，静态基线 140 GPU 对比 MaxLPS 192 GPU，聚合吞吐量提升 49.2%，每瓦吞吐量提升 49.2%，但 P99 首 token 延迟增加 17%，并给出分阶段验证方法。
AI 问答
评估使用了什么工作负载和硬件配置？
使用 NVIDIA Blackwell Ultra GPU、Kimi K2.5 模型（FP4 精度）、NVIDIA Dynamo 和 TensorRT LLM，输入序列 8K、输出序列 1K，运行在 Nscale 冰岛数据中心的 GB300 NVL72 系统上。静态基线为 140 GPU，DSX MaxLPS 配置为 192 GPU。
使用 DSX MaxLPS 有哪些需要关注的权衡？
中位数和 P75 延迟保持在基线 5% 以内，但 P99 首 token 延迟从 15.7 秒增加 17%。此外，可用余量取决于工作负载组合，且动态分配依赖可靠的遥测数据。部署前需要分阶段验证。
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