原创 OpenAI自研AI芯片干翻GB300:吞吐量狂飙104倍!
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2026-08-26 14:29:26
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在备受关注的Hot Chips 2026大会上,OpenAI公布了其首款自研AI推理芯片“Jalapeño”(墨西哥辣椒)的首批独立基准测试结果。

数据显示,这款与博通(Broadcom)联合开发、功耗仅700W的专用集成电路(ASIC),在多项关键指标上大幅超越了英伟达(Nvidia)功耗高达1400W的GB300旗舰系统,为AI推理市场带来了新的变数。

能效与延迟领先,推理吞吐量大幅提升

Jalapeño是OpenAI在今年6月正式发布的一款专为当前及未来大语言模型(LLM)推理任务而从零开始设计的专用集成电路(ASIC)。主要涵盖ChatGPT、Codex和OpenAI的API应用。

据介绍,从项目启动到制造流片(Tape-out),Jalapeño仅用时9个月,号称是高性能ASIC领域最快的开发周期之一。这一速度得益于OpenAI工程团队与博通的深度软硬件协同,以及利用OpenAI自研的AI模型加速了部分设计与优化工作。

不过,当时OpenAI并未公布Jalapeño的具体参数,仅表示Jalapeño相比典型AI GPU展现出约50%的成本降低。

在本次Hot Chips 2026大会上,OpenAI透露,Jalapeño为减少数据移动和通信延迟,配备了6颗HBM4内存,总容量216 GB,该处理器额定功率为 700 瓦。

OpenAI计划以128颗Jalapeño芯片为一组机架进行部署,可实现 1.7 Exaflops 的 4bit计算能力,并配备 27.5TB 的 HBM4 内存,每个封装提供 15.4TBps 的内存带宽。而“一个完整 Pod 则由 2,048 颗Jalapeño芯片组成”。

最新的针对Jalapeño的测试由OpenAI在第三方机构SemiAnalysis的InferenceX基准套件上完成,对比对象为英伟达GB200和GB300机架系统。测试模型涵盖OpenAI的GPT-OSS 120B、DeepSeek R1以及月之暗面(Moonshot AI)的万亿参数模型Kimi K2.5。

从核心数据表现来看,在最佳运行状态下的混合Token峰值吞吐量,Jalapeño比竞品高出1.5倍至1.9倍。

在每用户峰值解码吞吐量性能上,Jalapeño比竞品高出2.7倍至3.8倍。

在最考验芯片极限的交互速度点上,Jalapeño的吞吐量可达英伟达GB300的104.3倍。

Jalapeño的端到端延迟(End-to-end latency)降低了1.7倍至3.6倍;在极端低延迟场景下,性能提升高达2.1倍至4.1倍。

若计算每加速器的全部实用电力(utility power),Jalapeño为1.18kW,GB300为2.55kW。

“在我们尝试的这三种模型上,我们证明了该架构不仅适用于内部模型,也适用于其他模型,这是一款通用且非常灵活的加速器。”OpenAI硬件负责人理查德·何(Richard Ho)说,“Jalapeño能用更少的电力完成更多的AI工作,同时响应更快。它能高效服务大量客户,也能实现极低延迟。”

SemiAnalysis给出了极高的评价,称其“击败了我们测试过的每一款英伟达、AMD和谷歌芯片”。

需要指出的是,虽然Jalapeño额定功率为 700 瓦,但在所测试的工作负载下,芯片实测持续功耗保持在 550W 或以下。

OpenAI仍依赖英伟达

尽管Jalapeño在特定模型下的推理性能击败了英伟达的旗舰AI芯片,但双方的合作关系依然紧密。值得注意的是,Jalapeño并未与英伟达最新的Vera Rubin平台进行对比,且其无法用于模型训练,而训练正是英伟达的强势领域。

更微妙的是,就在一周前(8月17日),英伟达刚同意为OpenAI在俄亥俄州的数据中心园区提供高达1050亿美元的融资支持。Richard Ho也明确表示:“英伟达是很好的合作伙伴,我们依然需要大量英伟达芯片。”

“这是我们整体计算战略的一部分,该战略还包括我们非常优秀的合作伙伴英伟达、Cerebras 等,”Richard Ho在本次Hot Chips 2026大会上说,“我们有大量的计算需求,不可能仅靠一次尝试就满足。”

OpenAI正按多代路线图推进芯片计划。第二代芯片即将流片,第三代已在概念设计中。Jalapeño将于2026年底小规模部署,2027年扩大规模。作为OpenAI“全栈战略”的关键一步,它彰显了其摆脱单一供应商依赖、自建底层算力基础设施的决心。

当被问及 OpenAI 是否会将其芯片出售给其他公司时,Richard Ho表示:“OpenAI 内部有大量的计算需求,满足这些需求需要大量的算力,我们目前还难以获得足够的芯片。”

分析人士指出,Jalapeño的大规模部署计划可能受制于HBM内存供应。目前三星、SK海力士、美光的HBM产能已基本预售至2027年,SK海力士CEO更是警告2027年将是供应最紧张的一年。若OpenAI无法取得足够的HBM4供应,其产能爬坡将面临限制。

编辑:芯智讯-浪客剑

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