10月28日，天数智芯在上海举行媒体开放日，首次向媒体展示天垓300通用GPU在实机上运行。现场还介绍了IXL144超节点、GPU与XPU协同的推理方案，以及彤央TY1200端侧算力产品。36

活动最受关注的数字，是公司所称天垓300在第三方测试中的表现达到英伟达H200的1.05倍。但这并不是“所有任务都快5%”的通用结论：该数字针对特定部署场景，测试细节也仍不完整。看这次发布，实机展示让产品从架构与路线图走到了运行系统；至于性能比较能否被广泛复现，还需要更多公开信息。

1.05倍H200：一个有适用范围的测试结果

天数智芯称，第三方测试显示，在典型的PD分离部署中，天垓300折算到单卡后的整体端到端吞吐达到H200的1.05倍。PD分离是将大模型推理中的Prefill（提示词处理）和Decode（逐步生成）阶段拆分部署的一种方式。公司据此称，天垓300是国内首款实测性能达到H200水平的通用GPU。23

这个结果描述的是特定部署下的整体吞吐，不代表天垓300在每种模型、任务或硬件配置中都比H200快5%。相关报道指出，公布该数字时，具体测试方法、模型负载和工作条件尚未同步披露。3第三方测试是评估依据之一；但缺少这些信息，外部团队就难以完整复现测试，也难判断这一结果可以推广到哪些场景。

IXL144：把GPU部署到单机柜系统

开放日还谈到了配套的IXL144超节点方案。该方案此前已在工业展会上亮相，公布的单机柜配置为144颗GPU、18颗CPU，GPU显存总量约10.1TB。3

天数智芯称，IXL144的单机柜GPU密度处于行业领先水平，并估算其每百万有效Token成本较国际主流方案可降低40%。39需要区分的是，成本数字属于公司的测算，并非已公开、经独立验证的实际运营成本对比。

GPU与XPU分工：AFD分离方案怎么做

公司表示，已成功跑通国内GPU与XPU异构部署的AFD分离方案，并报告推理延迟降低60%。3简单来说，这种方案会把模型中的不同计算环节分配给不同类型的加速器，让它们协同处理各自承担的部分。

据相关报道，在展示的部署中，天垓300负责Prefill全流程以及Decode阶段的Attention（注意力计算），合作方的XPU则承担前馈网络（FFN）计算。4因此，60%的延迟降幅应理解为该方案、该部署中的报告结果，而不是所有模型和系统都能达到的普遍改善。34

TY1200：端侧算力与机器人仿真

彤央TY1200标称稠密算力为300 TOPS，定位于端侧AI和具身智能等应用。23天数智芯称其性能超过英伟达Thor T5000；后续报道提及，在部分Qwen模型测试中，TY1200表现约为T5000的1.2倍。这是特定模型测试的比较，不宜直接当作适用于所有任务的性能排名。2

公司还称，TY1200首次在国产端侧产品上实现基于MuJoCo-Warp的GPU加速物理仿真。相关演示将机器人学习所需的仿真放在本地终端运行，展示了在端侧进行仿真的应用方式。23“首次”及相关性能优势仍是现有报道中的公司说法，判断其适用范围同样需要更完整的测试资料。

实机展示迈出一步，性能结论仍需可复现

这场开放日展示的不只是产品规划：天垓300有了公开的实机演示，天数智芯也同时呈现超节点、异构计算和端侧应用方向。36这让外界得以看到芯片如何进入更完整的系统，而不只是了解架构或路线图。

不过，实机能够运行与性能优势得到充分验证，是两件不同的事。要评估H200对比，仍需公开测试所用的模型及版本、精度、批量大小、输入输出设置、硬件配置、软件栈和延迟定义；评估成本估算，也需要看到计算假设。在这些细节披露之前，1.05倍吞吐、60%延迟下降和40%成本降低等数字，更适合作为特定测试报告或公司估算来理解，而非普遍适用、可独立复现的排名。349

10月28日，天数智芯在上海举行媒体开放日，首次向媒体展示天垓300通用GPU在实机上运行。现场还介绍了IXL144超节点、GPU与XPU协同的推理方案，以及彤央TY1200端侧算力产品。36

活动最受关注的数字，是公司所称天垓300在第三方测试中的表现达到英伟达H200的1.05倍。但这并不是“所有任务都快5%”的通用结论：该数字针对特定部署场景，测试细节也仍不完整。看这次发布，实机展示让产品从架构与路线图走到了运行系统；至于性能比较能否被广泛复现，还需要更多公开信息。

1.05倍H200：一个有适用范围的测试结果

天数智芯称，第三方测试显示，在典型的PD分离部署中，天垓300折算到单卡后的整体端到端吞吐达到H200的1.05倍。PD分离是将大模型推理中的Prefill（提示词处理）和Decode（逐步生成）阶段拆分部署的一种方式。公司据此称，天垓300是国内首款实测性能达到H200水平的通用GPU。23

这个结果描述的是特定部署下的整体吞吐，不代表天垓300在每种模型、任务或硬件配置中都比H200快5%。相关报道指出，公布该数字时，具体测试方法、模型负载和工作条件尚未同步披露。3第三方测试是评估依据之一；但缺少这些信息，外部团队就难以完整复现测试，也难判断这一结果可以推广到哪些场景。

IXL144：把GPU部署到单机柜系统

开放日还谈到了配套的IXL144超节点方案。该方案此前已在工业展会上亮相，公布的单机柜配置为144颗GPU、18颗CPU，GPU显存总量约10.1TB。3

天数智芯称，IXL144的单机柜GPU密度处于行业领先水平，并估算其每百万有效Token成本较国际主流方案可降低40%。39需要区分的是，成本数字属于公司的测算，并非已公开、经独立验证的实际运营成本对比。

GPU与XPU分工：AFD分离方案怎么做

公司表示，已成功跑通国内GPU与XPU异构部署的AFD分离方案，并报告推理延迟降低60%。3简单来说，这种方案会把模型中的不同计算环节分配给不同类型的加速器，让它们协同处理各自承担的部分。

据相关报道，在展示的部署中，天垓300负责Prefill全流程以及Decode阶段的Attention（注意力计算），合作方的XPU则承担前馈网络（FFN）计算。4因此，60%的延迟降幅应理解为该方案、该部署中的报告结果，而不是所有模型和系统都能达到的普遍改善。34

TY1200：端侧算力与机器人仿真

彤央TY1200标称稠密算力为300 TOPS，定位于端侧AI和具身智能等应用。23天数智芯称其性能超过英伟达Thor T5000；后续报道提及，在部分Qwen模型测试中，TY1200表现约为T5000的1.2倍。这是特定模型测试的比较，不宜直接当作适用于所有任务的性能排名。2

公司还称，TY1200首次在国产端侧产品上实现基于MuJoCo-Warp的GPU加速物理仿真。相关演示将机器人学习所需的仿真放在本地终端运行，展示了在端侧进行仿真的应用方式。23“首次”及相关性能优势仍是现有报道中的公司说法，判断其适用范围同样需要更完整的测试资料。

实机展示迈出一步，性能结论仍需可复现

这场开放日展示的不只是产品规划：天垓300有了公开的实机演示，天数智芯也同时呈现超节点、异构计算和端侧应用方向。36这让外界得以看到芯片如何进入更完整的系统，而不只是了解架构或路线图。

不过，实机能够运行与性能优势得到充分验证，是两件不同的事。要评估H200对比，仍需公开测试所用的模型及版本、精度、批量大小、输入输出设置、硬件配置、软件栈和延迟定义；评估成本估算，也需要看到计算假设。在这些细节披露之前，1.05倍吞吐、60%延迟下降和40%成本降低等数字，更适合作为特定测试报告或公司估算来理解，而非普遍适用、可独立复现的排名。349