AnswersPublished19 sources
Jalapeño od OpenAI ma być szybszy i wydajniejszy niż Nvidia GB200 i GB300
OpenAI podaje, że Jalapeño zapewnił od 1,5 do 1,9 raza więcej pracy AI na wat oraz od 1,7 do 3,6 raza niższe opóźnienia end to end niż porównywane systemy Nvidia GB200 i GB300 w teście InferenceX. W przypadku DeepSeek R1 firma odnotowała około 700 tokenów na sekundę na użytkownika dla Jalapeño, wobec 169 tokenów na...
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-5.6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- OpenAI podaje, że Jalapeño zapewnił od 1,5 do 1,9 raza więcej pracy AI na wat oraz od 1,7 do 3,6 raza niższe opóźnienia end to end niż porównywane systemy Nvidia GB200 i GB300 w teście InferenceX.
- W przypadku DeepSeek R1 firma odnotowała około 700 tokenów na sekundę na użytkownika dla Jalapeño, wobec 169 tokenów na sekundę na użytkownika dla GB300 przy minimalnym odstępie między tokenami.
- Jalapeño zaprojektowano do wnioskowania, a nie trenowania modeli. OpenAI planuje ograniczone wdrożenie we własnej infrastrukturze do końca 2026 roku i nie przewiduje obecnie sprzedaży układu na zewnątrz.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did OpenAI’s custom Jalapeño inference chip, co-developed with Broadcom, demonstrate in its latest benchmarks against Nvidia’s GB200 an. Article summary: OpenAI says Jalapeño, its first Broadcom co-developed custom accelerator, beats the compared Nvidia GB200/GB300 rack systems on the tested inference workloads in both energy efficiency and response speed. These are early. Topic tags: general, documentation, general web, education, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text,
OpenAI pokazało pierwsze wyniki autorskiego akceleratora Jalapeño, przeznaczonego do obsługi dużych modeli językowych. Według firmy układ zapewnia więcej pracy AI z każdego wata, krótszy czas odpowiedzi i bardzo wysoką płynność generowania tekstu w porównaniu z systemami Nvidia GB200 i GB300. Testy obejmowały GPT‑OSS 120B, DeepSeek R1 oraz Kimi K2.5 1T. 3
4
Trzeba jednak zachować proporcje. Są to wczesne, raportowane przez OpenAI rezultaty uzyskane w określonej konfiguracji benchmarku InferenceX. Nie stanowią niezależnego, uniwersalnego porównania wszystkich produkcyjnych zastosowań AI ani wszystkich obecnych i przyszłych platform Nvidii. 4
7
Co pokazały testy Jalapeño?
W trzech badanych modelach OpenAI odnotowało od 1,5 do 1,9 raza więcej pracy AI na wat przy maksymalnej przepustowości oraz od 1,7 do 3,6 raza niższe opóźnienie end-to-end niż w systemach referencyjnych. W zastosowaniach wymagających szczególnie szybkiej interakcji przewaga miała wynosić od 2,1 do 4,1 raza. 3
Najbardziej konkretne wyniki dla poszczególnych modeli wyglądały następująco:
GPT‑OSS 120B kontra Nvidia GB200: Jalapeño osiągnął deklarowane 85 448 jednostek mieszanej przepustowości szczytowej na kilowat, podczas gdy GB200 uzyskał 44 960. OpenAI zmierzyło również 1,03 sekundy opóźnienia end-to-end wobec 1,80 sekundy dla GB200. Minimalny odstęp między tokenami wyniósł 0,69 milisekundy, co odpowiada około 1459 tokenom na sekundę na użytkownika, wobec 535 w przypadku GB200.
4
DeepSeek R1 MXFP4 kontra Nvidia GB300: Jalapeño osiągnął deklarowane 19 641 jednostek mieszanej przepustowości szczytowej na kilowat, a GB300 — 11 781. Opóźnienie end-to-end wyniosło odpowiednio 1,65 oraz 5,99 sekundy. Przy minimalnym odstępie między tokenami OpenAI podało około 700 tokenów na sekundę na użytkownika, wobec 169 dla GB300.
6
Kimi K2.5 MXFP4 kontra Nvidia GB300: OpenAI podało 1,5 raza wyższą przepustowość szczytową na kilowat, 3,4 raza niższe opóźnienie end-to-end oraz około 694 tokeny na sekundę na użytkownika, wobec 182 dla GB300.
Wskaźnik „tokeny na sekundę na użytkownika” opisuje szybkość, z jaką pojedyncze żądanie otrzymuje kolejne fragmenty odpowiedzi. To nie to samo co całkowita liczba tokenów generowanych przez całą szafę serwerową przy dużej liczbie równoległych użytkowników. Różnica ma znaczenie w chatbotach, narzędziach programistycznych i aplikacjach agentowych, gdzie odczuwalna szybkość odpowiedzi jest częścią produktu.
Dlaczego wyspecjalizowany układ może być szybszy?
Jalapeño zaprojektowano od początku jako akcelerator do wnioskowania dużych modeli językowych, a nie jako uniwersalny procesor graficzny przystosowany zarówno do trenowania, jak i obsługi modeli. OpenAI odpowiadało za architekturę, Broadcom za implementację krzemową i sieciową, a Celestica za integrację płytek, szaf oraz całego systemu. 17
32
Konstrukcja na poziomie całej szafy ma wykorzystywać duży, połączony obszar sieciowy, dzięki czemu obciążenie może pozostać w obrębie jednego systemu. OpenAI deklaruje, że stan modelu — w tym pamięć KV cache przechowująca informacje potrzebne do dalszego generowania — jest w miarę możliwości umieszczany i utrzymywany lokalnie. Ma to ograniczać przesyłanie danych między układami oraz przestoje komunikacyjne spowalniające generowanie. 4
6
System nie rozdziela też w sztywny sposób zasobów dla faz prefill i decode. Zamiast tego moc obliczeniowa, pamięć i sieć mają być współdzielone między obiema fazami w zależności od potrzeb. Prefill przetwarza prompt i jest relatywnie wymagający obliczeniowo. Decode generuje odpowiedź token po tokenie i częściej ograniczają go przesyłanie danych oraz przepustowość pamięci. 4
6
Publicznie dostępne informacje techniczne są nadal niepełne. Jeden z opisów mówi o systemie złożonym ze 128 układów, oferującym około 1,7 eksaFLOPS-a i 27 TB pamięci HBM. W komunikacie OpenAI dotyczącym benchmarku nie ma jednak pełnej specyfikacji szafy ani wystarczającej liczby szczegółów, by niezależnie odtworzyć każdy wynik. 4
OpenAI twierdzi, że AI pomogła zaprojektować chip
Według OpenAI przejście od początkowego projektu do tzw. tape-outu, czyli przekazania gotowego projektu do produkcji, zajęło dziewięć miesięcy. Jak na zaawansowany akcelerator tworzony na zamówienie jest to wyjątkowo krótki harmonogram. 17
21
Firma twierdzi również, że jej modele pomagały w eksplorowaniu architektury, implementacji, pomiarach, weryfikacji, optymalizacji układów arytmetycznych i programowaniu. OpenAI podało, że Codex wraz z GPT‑Astra umożliwił doprowadzenie trzech wcześniej nieplanowanych modeli z otwartymi wagami do wysokiej wydajności w ciągu dwóch miesięcy. W wybranych blokach uwagi i blokach mixture-of-experts modelu GPT‑OSS implementacje wygenerowane przez AI miały być od 1,5 do 1,8 raza szybsze od istniejących implementacji napisanych przez ludzi. Te liczby dotyczą konkretnych bloków, a nie kompletnej obsługi całych modeli. 4
Najważniejsze ograniczenia benchmarku
Nagłówkową przewagę Jalapeño należy odczytywać w odpowiednim kontekście.
To akcelerator do wnioskowania, nie procesor do trenowania
Jalapeño ma służyć do uruchamiania wytrenowanych modeli. Nie zaprojektowano go do ich trenowania, dlatego OpenAI nadal będzie korzystać z układów Nvidii, AMD i innych dostawców podczas treningu, a także w części zadań związanych z wnioskowaniem. 4
6
Jalapeño jest więc wyspecjalizowanym uzupełnieniem infrastruktury OpenAI, a nie pełnym zamiennikiem procesorów graficznych wykorzystywanych w różnych rodzajach obciążeń.
Test obejmował wąski profil obsługi
Porównanie wykorzystało publiczny benchmark InferenceX firmy SemiAnalysis. Badano nominalne, jednokrotne żądania z wejściem o długości 8000 tokenów i wyjściem obejmującym 1000 tokenów. Mierzono pełną obsługę żądania, porównywano systemy przy dopasowanym poziomie doświadczenia użytkownika, a wyniki normalizowano na podstawie opublikowanych wartości poboru mocy układów. 4
7
SemiAnalysis poinformowała, że obserwowała przebiegi w laboratorium OpenAI, ale nie przeprowadziła samodzielnie pełnego zestawu benchmarków. Zwróciła też uwagę, że konfiguracja nie sprawdza dłuższych kontekstów, wieloturowych zadań agentowych, routingu, buforowania prefiksów, zarządzania cache’em ani mechanizmów offloadu. Te decyzje programowe i systemowe mogą istotnie zmienić wydajność w środowisku produkcyjnym. 6
Sposób liczenia energii wpływa na wynik „na wat”
OpenAI podaje, że moc pakietu Jalapeño wynosi 700 watów, a zmierzony pobór utrzymywał się przy badanych obciążeniach na poziomie 550 watów lub niższym. Dla GB200 i GB300 wykorzystano modelowane wartości odpowiednio 1200 i 1400 watów. Oznacza to, że deklarowana przewaga wydajności energetycznej zależy częściowo od obciążenia, punktu pomiarowego i przyjętej metody rozliczania energii. 4
Porównanie z Nvidią jest ograniczone w czasie
Testy zestawiały Jalapeño z najlepszymi dostępnymi wówczas wynikami dla GB200 lub GB300. Do momentu wdrożenia Jalapeño na większą skalę bardziej odpowiednimi punktami odniesienia mogą być jednak nowsze systemy Nvidii. Nvidia publikuje także wyniki GB300 dla DeepSeek R1 uzyskane w odmiennej, offline’owej metodologii MLPerf. Nie należy porównywać ich bezpośrednio z interaktywnym wskaźnikiem tokenów na użytkownika użytym dla Jalapeño. 1
2
4
Wdrożenie i strategia konkurencyjna
OpenAI planuje ograniczone wdrożenie Jalapeño we własnej infrastrukturze obliczeniowej do końca 2026 roku, a większą dostępność w 2027 roku. Firma twierdzi, że druga generacja układu jest już intensywnie rozwijana, a prace nad trzecią dopiero nabierają kształtu. 4
6
Na razie Jalapeño pozostaje platformą wewnętrzną — firmy zewnętrzne nie mogą kupić ani wynająć tego układu. Richard Ho, odpowiedzialny w OpenAI za sprzęt, powiedział, że wewnętrzne zapotrzebowanie jest zbyt duże, aby można było obecnie planować sprzedaż zewnętrzną. 6
Strategia OpenAI polega więc na uzupełnieniu, a nie natychmiastowym wyparciu rozwiązań Nvidii i AMD. Firma nadal potrzebuje uniwersalnych akceleratorów do trenowania modeli, a jej przyszła infrastruktura prawdopodobnie pozostanie zróżnicowana. Google rozwija własne TPU do trenowania i wnioskowania, Amazon i Microsoft budują autorskie układy AI, a Anthropic również informował o pracach nad własnym krzemem. 6
Wniosek
Wczesne wyniki Jalapeño sugerują, że akcelerator projektowany pod konkretne obciążenia może przewyższać uniwersalne systemy w metrykach szczególnie ważnych dla interaktywnej obsługi modeli językowych: zużyciu energii, czasie odpowiedzi i liczbie tokenów dostarczanych pojedynczemu użytkownikowi.
Dane nie uzasadniają jednak prostego stwierdzenia, że „OpenAI pokonało Nvidię”. Deklarowana przewaga dotyczy wybranych modeli, konkretnego obciążenia InferenceX oraz porównania z konfiguracjami GB200 i GB300. Dopiero szersze testy pokażą, jak Jalapeño poradzi sobie z rzeczywistym ruchem produkcyjnym, dłuższymi kontekstami, agentami wieloetapowymi, innymi stosami programistycznymi, zadaniami powiązanymi z trenowaniem oraz platformami Nvidii dostępnymi w momencie zwiększania wdrożenia.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Jalapeño od OpenAI ma być szybszy i wydajniejszy niż Nvidia GB200 i GB300"?
OpenAI podaje, że Jalapeño zapewnił od 1,5 do 1,9 raza więcej pracy AI na wat oraz od 1,7 do 3,6 raza niższe opóźnienia end to end niż porównywane systemy Nvidia GB200 i GB300 w teście InferenceX.
What are the key points to validate first?
OpenAI podaje, że Jalapeño zapewnił od 1,5 do 1,9 raza więcej pracy AI na wat oraz od 1,7 do 3,6 raza niższe opóźnienia end to end niż porównywane systemy Nvidia GB200 i GB300 w teście InferenceX. W przypadku DeepSeek R1 firma odnotowała około 700 tokenów na sekundę na użytkownika dla Jalapeño, wobec 169 tokenów na sekundę na użytkownika dla GB300 przy minimalnym odstępie między tokenami.
What should I do next in practice?
Jalapeño zaprojektowano do wnioskowania, a nie trenowania modeli. OpenAI planuje ograniczone wdrożenie we własnej infrastrukturze do końca 2026 roku i nie przewiduje obecnie sprzedaży układu na zewnątrz.
Sources
openai.comJalapeño’s first results show industry-leading speed and efficiency in AI inference
techcrunch.comOpenAI’s Jalapeño chip is built for fast inference at scale, benchmarks show | TechCrunch