NVIDIA为谷歌DiffusionGemma提供首日支持，RTX与DGX全系可用

谷歌DeepMind最新发布的开放模型DiffusionGemma，其性能表现如何？对于广大开发者和研究者而言，最关心的问题莫过于它能否在自己的硬件上流畅运行，以及能带来多大的效率提升。NVIDIA近日宣布的首日支持，为这些问题给出了明确的答案。

NVIDIA宣布，其全系列GeForce RTX GPU、RTX PRO平台以及DGX系统，均已为DiffusionGemma模型提供首日支持。这意味着，无论是个人开发者还是企业级用户，都可以立即在自己的NVIDIA硬件上部署和运行这一最新模型，无需漫长的等待或复杂的适配过程。

模型架构与性能优势

DiffusionGemma基于Gemma 4架构构建，总参数为25.2亿，但在推理时仅激活3.8亿参数，并支持高达256K的上下文长度。其核心优势在于采用了文本扩散架构，与传统自回归模型逐个生成token的方式不同，它每步可并行去噪多达

。这一设计在NVIDIA GPU上实现了约。

硬件性能与部署方案

得益于NVIDIA Tensor Core架构和CUDA软件栈的深度优化，该模型无需额外调优即可获得优异性能。具体而言，在单块H100 GPU上，推理速度可达每秒1000 token；而在DGX Spark系统上，性能更是达到了

。模型支持BF16和NVFP4精度格式，开发者可通过Hugging Face Transformers在RTX 5090或DGX Spark上进行快速原型验证，生产环境则推荐使用vLLM进行部署。

该模型采用Apache 2.0许可证开源，支持文本与图像的多模态输入。一个关键特点是，它可以完全运行于本地的RTX或DGX平台，无需联网，也无需按token付费，为数据安全和成本控制提供了保障。目前，该模型已在Hugging Face Transformers、vLLM、Unsloth等主流框架中获得初始支持。对于Windows平台的开发者，RTX 5090用户可立即下载体验；而需要进行大规模部署和微调的专业级用户，则可选用RTX PRO 6000工作站或DGX Station来完成相关任务。