·34 分钟阅读
DeepSeekV4 1.6T 第0天至第43天性能演进 — Huawei、GB300 NVL72、MI355X、B200
第0天推理性能、InferenceX、26天内性能提升100倍、每百万 token 成本、Huawei 950DT 推理 Trace 分析
benchmarkgpuinferencedeepseeknvidiaamdhuaweigb300b300b200mi355xh200sglangvllmtrtllm
文章
关于 AI 推理基准测试、GPU 性能与 ML 基础设施的深度洞见。
全部amdannouncementb200b300benchmarkdeepseekdisaggdynamofp4gb200gb300glm5gpuh100h200huaweiinferencekimimi355xminimaxnvfp4nvidianvl72qwenrocmsglangtrtllmvllmwide-ep
·14 分钟阅读
B200 NVFP4 对比 H200 FP8 运行 GLM-5：SGLang MTP 下性价比提升高达 3.65 倍
两款 GPU 均运行 SGLang EAGLE MTP；Blackwell 世代在峰值处带来约 1.2 倍的性价比提升，NVIDIA GLM-5-NVFP4 检查点搭配 FlashInfer TRT-LLM 稀疏 MLA 在 8K/1K 场景下再叠加约 2.4–3.0 倍优势
benchmarkgpuinferenceglm5nvidiab200h200sglangfp4
·14 分钟阅读
B200 NVFP4 对比 H200 INT4 运行 Kimi K2.5/K2.6：性价比提升高达 2.95 倍
在 vLLM 8K/1K 工作负载下，B200 NVFP4 路径在 30–90 tok/s/user 推理区间内每百万 tokens 成本比 H200 INT4 低 2.71x–2.95x，比同一 B200 硬件上的 INT4 低 2.45x–2.74x。三个因素——B200 的 HBM 带宽、HBM 容量和 NVFP4 张量核心——可清晰分解该优势
benchmarkgpuinferencekiminvidiab200h200vllmnvfp4