- 作者:平公纯帝
- 来源:私人订制
- 发布时间:2026-08-27
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A | 我于2025年9月买了一台作业帮学习机,买回来就有闪退跟死机问题,但想到就这个价格,没有过多计较,凑合用,在今年2026年8月11号,突然充电接口充不进去电,拿到作业帮售后维修,竟然说我们人为破坏,怎么就人为破坏了,充电接口充不进电也能人为破坏,况且我还在保质期内,质量太差就质量太差,找什么借口。 8 月 26 日消息,OpenAI 昨日(8 月 25 日)发布博文,展示其首款自研 Jalapeño 芯片,并表示无论是单用户 token 处理量,还是每千瓦吞吐量,都超过了目前市面上的顶尖推理处理器。在官方博文中,OpenAI 使用半导体研究公司 SemiAnalysis 开发的公共基准测试工具 InferenceX,通过 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B 和 Kimi K2.5 1T 三款模型测试。测试显示对比市面上领先的 AI 系统(GB200 和 GB300),每瓦能够完成的 AI 吞吐量是对比系统的 1.5 至 1.9 倍,端到端延迟则约为对比系统的 28% 至 59%。

B | 混合 Token 吞吐量与现有 AI 加速器的最快解码速度对比3 款模型峰值单用户解码吞吐量各平台最佳运行点的混合 Token 峰值吞吐量OpenAI 表示,Jalapeno 在运行 GPT-OSS 120B 时,每千瓦的峰值吞吐量比 GB200 系统高出约 1.9 倍。在 DeepSeek R1 上,它的每瓦性能比 GB300 高出约 1.7 倍;在 Kimi K2.5 上,它的每瓦性能比 GB300 高出约 1.5 倍。

C | Jalapeno 的额定功率为 700 瓦,但在测试工作负载期间,其持续功耗保持在 550 瓦或以下。

D | 附上相关图片如下:延伸阅读Jalapeño 是 OpenAI 首款自研 AI 推理芯片,由 OpenAI 与博通(Broadcom)合作开发,台积电采用 3nm 制程代工制造,于 2026 年 6 月 24 日首次对外展示。该芯片是一颗 ASIC(专用集成电路),采用 systolic array(脉动阵列)架构,配备 HBM 高带宽内存,专为大语言模型推理场景设计,不用于模型训练。芯片及配套服务器系统均不会对外销售,仅供 OpenAI 内部使用,旨在降低自身 GPU 采购和算力运营成本。OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 领导了该芯片的研发,他此前在 Google 工作近九年,是 Cloud TPU 项目的核心工程师。

E | Jalapeño 从架构设计到完成流片仅耗时约 9 个月,OpenAI 称这是高性能先进半导体领域有史以来最快的 ASIC 开发周期之一。OpenAI 自身的 AI 模型也深度参与了芯片设计流程,帮助加速设计优化。目前第二代 Jalapeño 芯片已进入后期开发阶段,预计未来数月内完成流片;第三代芯片也已启动概念设计。OpenAI 计划于 2026 年年底前小规模部署 Jalapeño,2027 年逐步扩大部署规模。

F | 需要注意的是,Jalapeño 此次测试对比的对象为英伟达 GB200 和 GB300 系统,尚未与英伟达最新一代 Vera Rubin 芯片进行对比测试。OpenAI 表示英伟达仍是其重要合作伙伴,未来将持续采用多供应商策略以满足庞大的算力需求。相关阅读:。
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