英伟达对 DeepSeek-R1 的优化方案针对 Blackwell 架构带来性能革命。与四周前的 NVIDIA H100 相比，DeepSeek-R1 的 token 输出速率实现了 25 倍增长，并且每个 token 的成本降低了 20倍，为 AI 行业带来前所未有的计算优势。通过 TensorRT 和 DeepSeek 优化，Blackwell 架构的性能在 MMLU 基准测试中达到了 99.8% 的 FP8 精度，展现出其卓越的智能推理能力。

深度学习模型的训练和推理不仅对硬件性能提出了严苛要求，同时也需要软件层面的强大支持。DeepSeek-R1 就是在这种需求下应运而生，凭借针对 Blackwell 架构的优化，成功将性能和成本控制做到了前所未有的平衡。特别是在 TensorRT 的加持下，DeepSeek-R1 为 Blackwell 提供了卓越的性能提升。

FP4 性能优化：突破性的生产精度

DeepSeek-R1 的优化不仅仅是硬件性能的提升，更是在 FP4 精度下，保证了接近顶级的生产精度。FP4 性能的提升让 Blackwell 在进行大规模计算时，能够以更高的效率处理数据，同时又不牺牲准确性。在 MMLU 通用智能基准测试中，DeepSeek-R1 以 99.8% 的成绩接近 FP8 的表现，显示出其在智能推理和计算能力上的超强优势。

创新的 TensorRT 与 DeepSeek 优化加速

TensorRT 作为 NVIDIA 的加速引擎，结合 DeepSeek 优化算法，不仅提升了硬件的运算效率，还大幅降低了系统的整体成本。通过精细的调优和底层优化，DeepSeek-R1 将 Blackwell 架构的性能推向了新的高度，使得 AI 相关任务的运行更加高效、精准且成本更低。

改变行业格局的技术进步

随着 AI 技术的不断进步，硬件架构的优化对于提升性能、降低成本起到了至关重要的作用。DeepSeek-R1 在 Blackwell 上的优化不仅提升了计算能力，还在一定程度上降低了 AI 推理过程中的功耗和延迟，这对于正在追求更高效计算和更低运营成本的企业来说，无疑是一个重要的突破。

最后

DeepSeek-R1 为 Blackwell 架构带来了巨大的优化，使其不仅在性能上取得了质的飞跃，还在成本控制上实现了突破性的进展。这种优化方案的出现，不仅让 Blackwell 更加适用于各类 AI 应用场景，也为未来的硬件架构优化提供了新的思路和方法。

https://x.com/NVIDIAAIDev/status/1894172956726890623
https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-R1-FP4

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