天数智芯天垓300真机实测：性能赶超国际主流GPU，超节点有效Token成本直降40%

fudashuai

       新浪科技讯 11月4日晚间消息，近日，天数智芯举办2026媒体开放日活动，首次面向媒体开放真机实测演示了天垓300通用GPU旗舰产品，展示了基于天垓300的AFD分离方案、IXL144超节点方案，以及天数智算软件栈、彤央端侧算力终端产品——彤央TY1200在实测中超越Thor T5000，并预告了标称算力达600T的下一代端侧产品。

　　据第三方权威机构今年完成的实测数据，在典型PD分离部署下，天垓300折算单卡整体端到端吞吐达到某国际顶尖GPU的1.05倍，特定模型和部署条件下整条推理链路的实际输出能力出色。

　　目前，强化学习已成为OpenAI、Google、Meta、xAI以及DeepSeek、Qwen、Minimax、Kimi等国内外主流模型公开采用的核心后训练路线。天垓300同样胜任强化学习训练，据条件性工程估算，以1024张卡对已有预训练基座开展一次强化学习，在40B激活参数的中心情景下，约26天可完成约1T总参数MoE模型的500亿生成Token强化学习任务。此外，天垓300还高度满足Token工厂对算力的各项实际要求。

　　在规模化交付侧，天垓300已形成从加速卡、一机8卡服务器到超节点的完整系统方案。天垓300 IXL144超节点在单个标准机柜内集成144颗GPU、聚合约10.1TB显存。据测算，其每百万有效Token成本较国际主流方案可降低约40%。其新一代P2P互联引擎面向Scale-up和Scale-out，目标是将域内单次传输延迟由3—5微秒降至1微秒；支持统一内存语义编程；同时支持大EP，将专家权重分散到更多核心。

　　硬件性能达到可用区间后，另一道门槛是开发者能否真正用好。

　　活动现场，天数智芯副总裁石加圣围绕“易于使用、易于优化、易于开发”三个层次，首次展示天数智算软件栈全面拥抱Agentic AI的系统性布局：基于多年GPU研发、模型适配和性能调优积累，将软件栈、专业工具与工程经验同Agent技术结合，让一线开发者能够围绕场景目标和服务约束，直接调用工具、复用经验、开展优化，加速迈向端到端智能开发。

　　“易于使用”方面，天数智算软件栈在模型PD分离部署实测中，环境准备与服务部署整体用时由1小时缩短至10分钟，人工操作由数十步减少至1步，助力开发者更便捷地使用先进推理架构。

　　“易于优化”方面，软件栈根据某大模型调优任务实测，工作周期由7天缩短至2小时内；在相同硬件、模型和精度要求下，相关任务运行性能较优化前接近翻倍。

　　“易于开发”方面，天数智芯通过Agent与FlyDSL协同，让AI参与代码生成、编译、测试和性能优化。在某主流模型适配与调优实测中，过去10人天完成的工作，现在1人在小时级内就能完成，编译速度提升90%以上，理想状态可用1%的编译时间实现99%的运行性能。

　　此外，天数智芯还将云侧大规模训练与推理中积累的模型压缩、量化、蒸馏和软硬协同能力，连同通用GPU架构、编译器、算子库和性能工具，一起带到边端，打造了彤央系列产品。据悉，彤央以一套生态、两种形态、五款产品覆盖从客户自主集成到即用型部署的需求，“把云的能力折叠进方寸之间”，也让客户的边端投入具备长期延续性。

　　其中，彤央TY1200端侧算力终端标称300 TOPS稠密算力，而非行业惯用的稀疏峰值；在Qwen3.8-27B、Qwen3.6-35B-A3B等LLM模型实测中，TY1200性能达到Thor T5000的1.2倍。（文猛）