9月17日消息，在2026年AI Infra Summit上，英伟达正式发布DSX MaxLPS全厂级功耗优化系统。该系统可在不增加电力基础设施的前提下，将每兆瓦Token产出最高提升至1.4倍，即最高提升40%。
英伟达超大规模与高性能计算业务副总裁Ian Buck在演讲中表示，衡量AI基础设施的指标正在从峰值性能转向每兆瓦可验证的智能体Token产出，AI工厂需要从芯片到电网协同设计。
DSX MaxLPS的核心能力是动态重新分配GPU与机架之间的功率。该系统将同样的电力预算分散到更多节点上运行，而非让少数节点满功率运转，从而在总功耗不变的情况下产出更多Token。
实际测试数据来自AI云服务商Lambda。Lambda在19个节点的HGX B200集群上运行DSX MaxLPS，让所有19个节点以85%功率运行，替代原本16个节点满载的方案，Token吞吐量从约每秒400万提升至约500万，增幅达24%。
与此同时，每瓦性能也同步提升了23%。对于这一能效表现，Lambda云服务总裁Dave Ward表示，DSX MaxLPS能够在不增加能耗的前提下大幅提升计算密度，这在行业面临电力和散热瓶颈时至关重要。
英伟达指出，DSX MaxLPS是DSX平台的一部分，该平台还涵盖Dynamo推理软件、NeMo库、NVLink、Spectrum-X以太网、ConnectX SuperNIC及BlueField DPU等组件，构成从芯片到电网的全栈AI工厂方案。
面向未来，英伟达表示在Vera Rubin NVL72架构中，DSX MaxLPS可将单机架GPU容量提升最多40%，Token吞吐量提升最多35%，且无需新增电力线路。
此外，英伟达与Emerald AI在Silicon Valley Power的灵活负荷接入项目中演示了DSX Flex的电网协同能力。系统可自动将AI工厂功耗从4兆瓦降至3兆瓦，关键AI负载不中断，其余任务暂时挂起，待电网压力缓解后自动恢复。
