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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/leading-models-nvidia/
原文作者：Ashraf Eassa
OpenAI 今日发布了其自称是迄今为止最擅长专业知识工作的模型系列 GPT-5.2。该模型在包括 NVIDIA Hopper 架构和 GB200 NVL72 系统在内的英伟达基础设施上进行训练和部署。
这是领先的 AI 构建者在英伟达全栈 AI 基础设施上进行大规模训练和部署的最新例证。
预训练：智能的基石
AI 模型之所以越来越强大，得益于三个 缩放定律：预训练、后训练和测试时缩放。
推理模型（在推理过程中应用计算力来处理复杂查询，使用多个网络协同工作）现在无处不在。
但 预训练和后训练 仍然是智能的基石。它们对于让推理模型更智能、更有用至关重要。
而要达到这种效果需要规模。从头开始训练前沿模型绝非易事。
这需要数万甚至数十万个 GPU 有效地协同工作。
这种规模的要求在许多维度上都要求卓越。它需要世界一流的加速器、跨规模扩展（scale-up）、横向扩展（scale-out）以及日益重要的跨域扩展（scale-across）架构的先进网络，以及一个完全优化的软件栈。简而言之，需要一个专为大规模交付性能而构建的基础设施平台。
与 NVIDIA Hopper 架构相比，NVIDIA GB200 NVL72 系统在最新 MLPerf 训练行业基准测试中测试的最大模型上，训练性能提高了 3 倍，每美元的训练性能提升了近 2 倍。
与 NVIDIA Hopper 相比，NVIDIA GB300 NVL72 提供了超过 4 倍的速度提升。
这些性能提升有助于 AI 开发人员缩短开发周期并更快地部署新模型。
跨越所有模态的模型证明
当今大多数领先的大型语言模型都是在英伟达平台上训练的。
AI 不仅仅是文本。
英伟达支持跨越多种模态的 AI 开发，包括语音、图像和视频生成，以及生物学和机器人技术等新兴领域。
例如，Evo 2 等模型可以解码基因序列，OpenFold3 预测 3D 蛋白质结构，Boltz-2 模拟药物相互作用，帮助研究人员更快地识别有希望的候选药物。
在临床方面，NVIDIA Clara Synthesis 模型可以生成逼真的医疗图像，以在不暴露患者数据的情况下推进筛查和诊断。
Runway 和 Inworld 等公司都在英伟达基础设施上进行训练。
Runway 上周发布了 Gen-4.5，这是一款新的前沿视频生成模型，根据 Artificial Analysis 排行榜，它是目前世界上评级最高的视频模型。
Gen-4.5 现在已针对 NVIDIA Blackwell 进行了优化，其开发完全基于英伟达 GPU，涵盖了初始研究和开发、预训练、后训练和推理过程。
Runway 还发布了 GWM-1，这是一款在 NVIDIA Blackwell 上训练的最先进通用世界模型，旨在实时模拟现实。它具有交互性、可控性和通用性，可应用于视频游戏、教育、科学、娱乐和机器人技术。
基准测试说明了原因。
MLPerf 是训练性能的行业标准基准。在最新一轮测试中，英伟达提交了所有七项 MLPerf 训练 5.1 基准测试的结果，展示了强大的性能和通用性。它是唯一一个在所有类别中都有提交的平台。
英伟达支持多样化 AI 工作负载的能力有助于数据中心更有效地利用资源。
这就是为什么像 Black Forest Labs、Cohere、Mistral、OpenAI、Reflection 和 Thinking Machines Lab 等 AI 实验室都在 NVIDIA Blackwell 平台上进行训练的原因。
跨云和数据中心的 NVIDIA Blackwell
NVIDIA Blackwell 现已广泛应用于主流云服务提供商、新型云服务商和服务器制造商。
提供额外计算、内存和架构改进的 NVIDIA Blackwell Ultra 现正从服务器制造商和云服务提供商处推出。
主要的云服务提供商和英伟达云合作伙伴，包括 Amazon Web Services、CoreWeave、Google Cloud、Lambda、Microsoft Azure、Nebius、Oracle Cloud Infrastructure 和 Together AI 等，都已经提供了由 NVIDIA Blackwell 驱动的实例，确保随着预训练规模的持续扩大，性能的可扩展性。
从前沿模型到日常 AI，未来正在英伟达之上构建。
了解有关 NVIDIA Blackwell 平台 的更多信息。
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