查理博伊尔，NVIDIA | NVIDIA GTC '26

原文作者：SiliconANGLE theCUBE

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在圣何塞举行的 Nvidia GTC AI 大会暨博览会上接受采访时，NVIDIA DGX 副总裁 Charlie Boyle 与 theCUBE 的 Dave Vellante 一起讨论了 Vera Rubin 平台如何通过极端的协同设计和持续的一年硅周期来重新定义 AI 工厂经济性。 Boyle 解释了二十年的 CUDA 软件兼容性如何使 NVIDIA 能够实现 35 倍的性能飞跃——上一代的独立测试实际上超出了 50 倍的目标。他通过 InfiniBand 和 Spectrum-X 以太网追溯了结构在 Mellanox 收购过程中的关键作用，并回顾了 DGX 10 周年，当时最常见的客户问题是任何人可能需要 8 个 GPU 来做什么。对话还探讨了 NVIDIA 向代理基础设施的扩展，包括新的 STX 存储参考架构，该架构将 Vera 处理器和 BlueField-4 DPU 直接放置在驱动器旁边，以使数据处理更接近其物理驻留位置。 Boyle 解开了 DSX 数据中心设计及其 Max-Q 动态功率控制，使运营商能够回收当今数据中心通常浪费的约 40% 的预配置功率，从而在相同的功率范围内转化为更多的 GPU 并显着降低令牌成本。他还详细介绍了一种映射到吞吐量与响应能力的帕累托曲线的新业务模型的出现，其中单个人工智能工厂可以为从免费消费者到优质低延迟编码工作负载的所有服务提供服务。从 OpenClaw 通过自然语言提示实现代理创建民主化，到首席执行官将资本支出视为收入加速器而不是成本中心的根本转变，Boyle 概述了为什么每个企业领导者都需要了解他们在曲线上的位置。了解更多 SiliconANGLE 新闻和分析 https://siliconangle.com/ 关注 theCUBE 的全方位活动报道 https://siliconangle.com/events/ 了解最新的 theCUBE 活动 https://www.thecube.net/ 00:00 - 简介 00:06 - GTC 2026 的进步和创新：开创超越摩尔定律的未来 02:25 - 协同与扩张： NVIDIA 的战略增长和整合 05:03 - 构建基础：代理时代的基础设施和存储 07:31 - 优化效率：从数据中心到经济模型和最终见解 #theCUBE #NvidiaGTCAI #theCUBEresearch #NVIDIA #AI #DGX #TokenEconomics