NVIDIA AI霸主地位巩固：GB200碾压AMD竞品

AI霸主之争愈发激烈。最新基准测试显示，NVIDIA的GB200 NVL72机架系统展现出惊人性能——处理AI任务的速度比AMD竞品MI355X集群快28倍。

基准测试详解

Signal65分析师使用SemiAnalysis InferenceMAX基准对两款系统进行全面测试。重点考察它们处理Deepseek-R1混合专家(MoE)模型的表现——该模型会根据任务需求激活专用"专家"模块。

"MoE模型的难点在于"，首席分析师Mark Chen解释道，"当规模扩大时，所有这些专家模块切换会造成通信瓶颈。"

NVIDIA通过"极致协同设计"方案直面这一挑战：

• 72个紧密互联的芯片
• 30TB共享内存池
• 优化的数据通路

结果如何？惊人的每GPU每秒75个token吞吐量让AMD望尘莫及。

成本效益惊喜

性能并非唯一考量——总成本同样关键。在这方面NVIDIA再下一城：

🔹 每个token成本仅为AMD方案的1/15
🔹 更高交互率意味着更佳性价比
🔹 云服务商可能获得更快投资回报

Oracle云定价数据显示，GB200不仅强大——在大规模部署时还出人意料地经济实惠。

AMD仍具竞争力的领域

别急着将AMD淘汰出局。其MI355X仍具优势：

• 更优的HBM3e内存容量应对密集模型
• 在内存密集型工作负载中的稳固地位

芯片大战远未结束。随着AMD的Helios平台正面对抗NVIDIA的Vera Rubin，预计未来竞争将更加白热化。

问题不在于竞争是否会升温——而在于AMD能以多快速度回应NVIDIA的最新攻势。

关键要点：

✅ NVIDIA GB200相较AMD MI355X实现28倍性能提升
✅ 创新架构解决MoE扩展瓶颈问题
✅ 显著的成本节约使GB200对云服务商极具吸引力
✅ AMD在内存密集型应用中保持优势