英伟达详解 DSX MaxLPS：通过动态功率调度最大化 AI 工厂吞吐效率

英伟达在技术博客中详解了 DSX MaxLPS 动态功率调度技术，针对 AI 智算中心在电力容量受限下的算力部署瓶颈，提供了基于策略的动态配电管理方案。

• 传统数据中心采用静态峰值功率预留，导致各节点在常规非峰值负载下的闲置电力无法跨节点复用，造成基础设施容量闲置。
• DSX MaxLPS 通过动态监控 GPU、节点与机架功率，在总功率预算不变的前提下动态调配电力，使同一电力预算内支持部署的 GPU 数量最多提升 40%。
• 在英伟达与 Nscale 联合开展的测试中（基于 GB300 NVL72 与 Kimi K2.5 推理任务），在 264.4 kW 功率预算下部署 GPU 数量从 140 颗提升至 192 颗，总吞吐量提升 49.2%，每瓦吞吐从 4.10 tokens/s/W 增至 6.12 tokens/s/W。
• 中位与 P75 延迟维持在基准线 5% 范围内，但 P99 首字延迟上升约 17%，表明高吞吐增益伴随一定的长尾延迟代价。
• 影响/看点：该技术可能推动存量电力受限的数据中心提升集群装机密度与吞吐收益，但实际收益取决于多任务负载波动的互补程度以及业务对长尾延迟波动的容忍度。
• 资料依据：
• NVIDIA Technical Blog（2026-09-28）：https://developer.nvidia.com/blog/how-nvidia-dsx-maxlps-maximizes-ai-factory-throughput-and-efficiency/

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