英伟达宣布其 Blackwell 平台在 MLPerf Training 6.0 全部 7 项基准测试中均获最快训练成绩，且为唯一覆盖全部测试项目的平台。新版测试包含 DeepSeek-V3 671B、GPT-OSS 20B、Llama 系列、FLUX.1、GNN 和推荐系统等工作负载；英伟达提交了 GB200 NVL72 与 GB300 NVL72 两套机架系统（每套 72 块 GPU、通过第 5 代 NVLink Switch 互联）。GB300 在相同比例下最高可带来 1.6 倍速度提升，英伟达将训练规模推至 8192 块 GPU；CoreWeave 在 8192 GPU 的 GB300 系统上将 DeepSeek-V3 671B 训练至目标质量的时间缩短至 2.02 分钟（提速约 60%）。
英伟达昨日（6 月 16 日）发布博文，宣布在 MLPerf Training 6.0 全部 7 项基准测试中，其 Blackwell 平台拿下最快训练成绩，并成为唯一覆盖全部测试项目的平台。
注：MLPerf Training 是业界常用的 AI 训练基准测试体系，用来比较不同硬件与系统在模型训练任务中的速度和效率。
而昨日（6 月 16 日）最新发布的 MLPerf Training 6.0 测试套件中，主要包含 7 项核心测试，涵盖了当前主流的大语言模型、生成式 AI 及经典机器学习工作负载：
- DeepSeek-V3：基于拥有 671B 参数的大规模预训练语言模型，侧重测试稀疏计算（MoE 架构）的性能。
- GPT-OSS 20B：包含 210 亿参数的生成式预训练语言模型测试。
- Llama 3.1-8B：主流的 8B 参数大规模语言模型（LLM）预训练测试。
- Llama 2-70B：利用低秩自适应（LoRA）技术对 70B 参数的 Llama 2 模型进行微调测试。
- FLUX.1：文生图（Text-to-Image）生成模型测试，测试多节点扩展下的处理能力。
- GNN（图神经网络）：基于 RGAT 模型的大规模图结构数据分类测试。
- 推荐系统 (Recommender)：基于 DLRM（深度学习推荐模型）的处理测试，通常用于评估大规模内容分发与广告推荐性能。
MLPerf Training 6.0 测试套件主要新增了 DeepSeek-V3 671B 和 GPT-OSS-20B 两个混合专家模型（MoE）预训练工作负载。
英伟达此次提交了 GB200 NVL72 和 GB300 NVL72 两套机架级系统。每套 NVL72 内部通过第 5 代 NVLink Switch 连接 72 块 GPU，把算力和内存整合成统一资源池。
在性能层面，GB300 NVL72 较 GB200 NVL72 在同等规模下最高可带来 1.6 倍训练速度提升。
在规模层面，英伟达把 Blackwell 训练集群推到 8192 块 GPU。其在 DeepSeek-V3 671B 任务上，用 GB200 NVL72 完成 8192 块 GPU 规模提交，成为迄今 MLPerf Training 中规模最大的 Blackwell 成绩。
CoreWeave 则借助采用 Spectrum-X 以太网的 GB300 NVL72 系统，在 8192 块 GPU 规模上把 DeepSeek-V3 671B 训练到目标质量，耗时缩短至 2.02 分钟。IT之家附上相关截图如下：
