有利的基本面：Grace Hopper GH200 Superchip 超越 MLPerf 推理基准

NVIDIA（NASDAQ：NVDA）通过其最近在人工智能硬件和软件方面的创新，展示了带来根本效益的巨大潜力，其在 MLPerf 推理基准中的卓越表现就证明了这一点。

NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片

首先，NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片的推出改变了游戏规则，超级芯片将 Grace CPU 与 Hopper GPU 结合在一起，提供更大的内存、带宽以及 CPU 和 GPU 之间的动态功耗优化。这项创新不仅提高了人工智能推理性能，还提高了能源效率，使数据中心和边缘设备等受益。 GH200 在 MLPerf 测试中的强劲表现巩固了 NVIDIA 在 AI 硬件领域的地位。

H100 Tensor Core GPU

此外，作为 NVIDIA AI 平台一部分的 H100 Tensor Core GPU 在 MLPerf 推理测试中提供了无与伦比的吞吐量。这表明 NVIDIA 持续致力于突破 AI 性能的界限，包括计算机视觉、语音识别、医学成像、推荐系统和大型语言模型。自 2018 年 MLPerf 基准测试推出以来，其性能始终处于领先地位，这表明 NVIDIA 致力于保持人工智能技术的前沿地位。

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NVIDIA 的 TensorRT-LLM 是一款开源生成式 AI 软件，在优化推理性能方面取得了重大进步。在运行 GPT-J 6B 等要求严苛的 AI 模型时，与上一代 GPU 相比，它的性能可能提升高达 8 倍。这项软件创新不仅提高了性能，而且具有成本效益，因为它允许用户最大限度地发挥现有 H100 GPU 的潜力，而无需额外费用。

此外，NVIDIA 的 L4 GPU 在 MLPerf 基准测试中的各种工作负载中都表现出了卓越的性能，在效率上超越了 CPU。这些 GPU 可通过 Google Cloud 和各种系统构建商获取，可大幅节省功耗，同时提供卓越的性能。这对于关注功耗的行业尤其重要，例如消费者互联网服务和药物发现。

在边缘领域，NVIDIA 凭借其 Jetson Orin 模块系统继续表现出色。它的性能改进，尤其是在物体检测方面，使其成为边缘人工智能和机器人场景中的宝贵资产。这凸显了 NVIDIA 对增强网络边缘 AI 功能的承诺，这对于尺寸和功耗受限的应用程序至关重要。

这一进展可能会影响未来几天和几周内 NVIDIA 的股价。以下是本周的关键技术水平，表明 520 美元和 389 美元是该股大幅（波动）走势的主要阻力位和支撑位。然而，470 美元和 439 美元分别是直接阻力位和支撑位。

数据来源：tradingview.com

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