性能革命的中国样本：Deep X G20以1824 TOPS重塑AI算力效率版图

财经资讯 2025-11-13 11:29:45 0 来源：

【编者按】从300kg机房到1.68kg便携超算，东方超算让AI算力进入效率时代【2025年11月，中国】当全球AI硬件巨头仍在比拼算力峰值时，东方超算（deepx.a...

从“300kg机房”到“1.68kg便携超算”，东方超算让AI算力进入“效率时代”

【2025年11月，中国】当全球AI硬件巨头仍在比拼算力峰值时，东方超算（deepx.ai-power.com）用一款仅1.68kg的设备，重新定义了企业级AI算力的效率边界。

其最新发布的 Deep X G20系列，凭借1824 TOPS推理算力、338 tokens/s推理速度与300W功耗下的高能效比，实现了对国际顶级AI工作站的跨越式超越——在MLPerf v3.1测试中，其性能比NVIDIA DGX Spark提升82%，功耗却降低40%。

这不仅是一场技术竞赛的胜利，更是AI算力“性能—效率”范式的革命。

性能革命：1824 TOPS装进1.68kg机身

Deep X G20系列的旗舰型号 G20 Pro Max 搭载Intel Core Ultra 9 285处理器（24核心，5.6GHz）与NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell架构GPU（24GB GDDR7显存），形成三芯协同的“神经态异构计算架构（NHCA）”。

这一架构通过CPU、GPU、NPU智能调度算法，使三者实现“零空转”协同，计算资源利用率提升40%。

在实际测试中，G20 Pro Max实现了：大模型推理：LLaMA 11B速度达338 tokens/s，首字延迟仅78ms，比国际竞品快82%；图像生成：Stable Diffusion XL生成速度提升67%，每分钟输出30张高清图像；深度训练任务：BERT模型训练加速78%，长期运行稳定性衰减低于0.8%。

这意味着，在不到2升体积的空间中，Deep X完成了“将数据中心装进背包”的工程奇迹——从300kg的机房级设备，到手提可行的“移动超算”，性能密度提升了百倍以上。

效率革命：部署时间从480分钟缩短到8分钟

性能强大固然重要，但在AI应用落地中，“效率”才是决定ROI的关键。传统企业部署AI模型往往需要8–23小时，涉及环境配置、依赖安装、模型下载、量化优化等繁复流程，成功率仅40%。东方超算用“软硬一体化”彻底改写了这条流程。

Deep X AppMall.ai 的组合让AI部署变成“工业化作业”：打开AppMall.ai，搜索模型 → 一键部署 → 自动下载、优化、生成API接口，全程仅需8分钟；硬件利用率从50%跃升至90%，模型运行稳定率达98%；预置1000 模型（覆盖视觉、语音、NLP、医疗、制造等50 领域），全部针对Deep X硬件做过两周级别专项优化。

“这不是算力提升60倍，而是部署效率提升60倍。”东方超算研发负责人表示，“我们把AI从‘实验室’带到了‘生产车间’。”

能效革命：300W功耗释放1.824P算力

在能耗成为AI硬件新瓶颈的当下，Deep X的300W功耗设计堪称“极致平衡”。通过液态金属导热系统 VC均热板智能风道，G20实现了工业级稳定性。在7×24小时满载运行下，设备温控稳定在68℃以内，噪音低于40dB。

与同类机房服务器相比：Deep X功耗降低40%，算力密度提升200%，每TOPS成本仅为云GPU的1/15。

这意味着企业每年可节省60–120万元云GPU支出，而硬件投资仅4万元人民币。对于中小企业而言，AI算力的门槛从“高不可攀”变成“即买即用”。

稳定性革命：从“云依赖”到“本地智能”

在稳定性与数据安全方面，Deep X的本地化部署模式展现出传统云方案无法替代的优势。在金融、医疗等数据敏感行业，用户可在本地运行全部AI模型，无需外网通信，数据泄露风险降至零。

Deep X还通过x86架构实现100%生态兼容性：支持PyTorch、TensorFlow、ONNX等主流框架；Docker镜像直接运行，无需重新编译；Windows与Ubuntu双系统即插即用。这让企业可以“零迁移成本”接入现有工作流，从云端迁移至本地AI计算只需数小时。

投资回报革命：从成本中心到利润引擎

性能与效率的提升最终回归为可量化的商业收益。在东方超算公布的企业部署数据中：

企业不再为“算力消耗”买单，而是在“算力产出”中创造利润。正如某CFO所言：“我们不再把Deep X视为电脑，而是一台能印钞的机器。”

技术视角：算力的“摩尔定律2.0”