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 OpenAI自研芯片首测：推理性能碾压GB200/GB300
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【卡城华人网 www.calgarychina.ca】 2026-08-26 10:38 免责声明： 本消息未经核实，不代表网站的立场、观点，如有侵权，请联系删除。 |
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在史丹佛大学举办的Hot Chips 大会上，OpenAI 公开首款客制化AI 晶片「Jalapeño」更多细节。这款晶片在6 月首次对外亮相，是OpenAI 与博通（Broadcom）共同设计，以推动OpenAI 在AI 基础设施的发展。 
OpenAI 以每个机柜搭载128 颗晶片的阵容来部署Jalapeño，「一个完整的Pod 就有2,048 颗晶片」，OpenAI 硬体产品负责人Richard Ho 表示。这128 颗晶片的配置，具备1.7 exaFLOPS 的4 位元运算能力，以及27.5TB 的HBM4，每颗封装具有15.4TBps 的记忆体频宽。 Richard Ho 指出，OpenAI 以三款模型对Jalapeño 进行测试，包括自家gpt-oss-120b，以及DeepSeek-R1、Kimi K2.5。 「在我们尝试的这三款模型，证明了这套架构不仅适用于内部模型，同样也适用于其他模型。」他说，「这是一款通用型、极具弹性的AI 加速器。」 在半导体研究机构SemiAnalysis 的InferenceX 基准测试，OpenAI 声称，以Jalapeño 为基础的系统在这三款模型上，峰值吞吐量多出1.5 倍至1.9 倍的AI 工作量，并具备相较竞争对手平台低1.7 倍至3.6 倍的端到端延迟。而在超低延迟情境，测试表现快上2.1 倍至4.1 倍。 OpenAI 使用各种晶片公布的晶片额定功耗对结果进行标准化，Jalapeño 的额定功耗为700W，但在测试工作负载中测得的持续攻好，这款晶片保持在550W 或更低。 
▲ 每千瓦可完成的AI 工作量提高1.5～1.9 倍。 虽然OpenAI 声称推理效能胜过NVIDIA 的GB200 NVL72 和GB300 NVL72 机柜系统，但OpenAI 并不打算放慢部署NVIDIA 产品的脚步。 「这是我们整体运算资源策略的一部分，策略上涵盖NVIDIA、Cerebras 等非常非常出色的合作伙伴。」Richard Ho 表示，「我们有着相当庞大的运算需求，而我们不可能一次就全部满足。」 当被问及OpenAI 是否会将自研晶片对外销售给其他公司时，Richard Ho 表示「OpenAI 内部有着相当庞大的运算需求，要满足这些需求需要大量的运算资源，我们光是要有足够的量都相当吃力。」 OpenAI 声称，Jalapeño 有一部分是在AI 的协助下开发而成，这也让整个开发流程比以往更加迅速。 「我们运用AI，得以在晶片塞入更多的运算能力。」Richard Ho 补充说，Jalapeño 第二代已进入深度开发阶段，甚至第三代已在进行中。 Jalapeño 预计今年稍晚以有限数量部署在OpenAI 资料中心，并在明年进一步广泛部署。 来源：科技新报 编辑(Edit) 删除(Delete) |
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