輝達 B200 推理性能超群，達 AMD MI300X 四倍！
– 輝達 (NVIDIA) 近期發佈了其 Blackwell 架構 AI 晶片 B200 的 MLPerf Inference 4.1 測試結果，展現出強大的推理性能。測試結果顯示，B200 在 Llama 2 70B 大模型上的性能比上一代的 Hopper H100 提升了 4 倍，性能提升幅度達到 300%。同時，AMD 也公佈了其 MI300X GPU 在相同測試中的成績，儘管採用 8 個 MI300X GPU 的伺服器性能與整合 8 個 H100 的輝達 DGX H100 相當，但單個 MI300X GPU 的性能與輝達 H100 相當，而 B200 的性能卻遠超 MI300X，這引發了市場對 AI 晶片市場的激烈競爭的關注。
輝達 B200 的強勁性能
輝達 B200 的強大性能源於其第五代 Tensor Core 支持 FP4 精度，FP4 性能比 FP8 傳輸量增加了一倍，這使得 B200 在 AI 推理測試中每秒可以生成 10,755 個 Token，而在離線參考測試中則可以每秒生成 11,264 個 Token。相比之下，單個 Hopper H100 GPU 每秒生成的 Token 數僅有 B200 GPU 的約 1/4，證明了 B200 的速度達到了 H100 的約 3.7 至 4 倍。
與 AMD MI300X 的比較
輝達 B200 與 AMD MI300X 的性能差距主要來自於數位格式、GPU 數量、記憶體容量和配置等方面的差異。輝達 B200 使用 FP4 精度，而 MI300X 則使用 FP8 精度，這導致了性能差異。此外，輝達 B200 配備 180GB HBM3E 記憶體，而 MI300X 則是 192GB HBM。雖然 MI300X 擁有更大的記憶體容量，但其 TDP 功耗為 750W，而輝達 B200 的 TDP 功耗高達 1,000W。這些差異導致了輝達 B200 在性能上超越 MI300X。
優勢劣勢與影響
輝達 B200 的優勢在於其強大的推理性能，尤其是在 FP4 精度下的表現優異。而其劣勢則在於其較高的 TDP 功耗。輝達 B200 的性能領先，將會對 AI 晶片市場產生重大影響，它將促進 AI 模型的發展和應用，並推動 AI 產業的進一步發展。
深入分析前景與未來動向
輝達 B200 的出現表明了 AI 晶片市場的競爭愈加激烈，輝達在 AI 晶片領域的領先地位也將進一步得到巩固。B200 的性能优势，將會推動 AI 模型的發展和應用，促進 AI 產業的進一步發展，並為雲端運算、自動駕駛等領域帶來巨大的變革。
常見問題QA
輝達 B200 的性能提升主要源於其第五代 Tensor Core 支持 FP4 精度，FP4 性能比 FP8 傳輸量增加了一倍。
輝達 B200 與 AMD MI300X 的主要性能差距來自於數位格式、GPU 數量、記憶體容量和配置等方面的差異。
輝達 B
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ML Perf – Crunchbase Company Profile & Funding
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