EP48 AI芯片哪家强？开源平台实测：AMD成本省50%，英伟达能效高20%

🔥 【核心发现】
⚡️ 成本革命：AMD MI325X在特定场景下TCO比H200低50%，颠覆性价比认知
🚀 能效突破：英伟达GB200 NVL72 能效提升8倍，每兆瓦Token产出领先AMD 20%
💸 测试规模：平台每夜在数百颗芯片上运行，覆盖主流推理框架与模型
🌐 开源价值：InferenceMAX™完全开源，提供真实世界应用基准

🔍 章节索引

一、基准测试革命：为什么需要InferenceMAX™？
→ 行业痛点：
- LLM推理软件每月迭代，传统基准测试迅速过时
- 厂商宣传数据与真实业务场景存在巨大差距
→ 平台创新：
- 每夜自动测试数百颗GPU，持续追踪SGLang/vLLM/TensorRT-LLM性能
- 模拟聊天/推理/摘要等真实负载，1k输入8k输出标准场景
→ 测试范围：
- 覆盖GB200 NVL72, MI355X等主流GPU，即将扩展Google TPU/AWS Trainium
- 支持LLaMA 70B, DeepSeek R1 670B, GPT-OSS 120B等模型

二、四大关键指标：如何科学衡量推理性能？
→ 吞吐量vs交互性：
- 吞吐量（tok/s/gpu）体现系统总处理能力
- 交互性（tok/s/user）决定用户体验，高交互性=更高单Token成本
→ TCO核心指标：
- 每百万Token总拥有成本=吞吐量+芯片每小时总成本
- 综合考虑设备折旧+电力+运维，反映真实经济效益
→ 能效新标准：
- 每兆瓦Token吞吐量=性能/能耗的综合评估
- 直接关系数据中心运营成本和碳足迹

三、性能对决：AMD与英伟达谁更胜一筹？
→ AMD优势场景：
- MI300X在Llama3 70B FP8推理负载中表现强劲
- MI325X在GPT-OSS 120B MX4摘要任务中超越H200
- 使用vLLM时TCO效率显著优于同级英伟达产品
→ 英伟达护城河：
- GB200 NVL72在FP8 DeepSeek 670B高交互场景下
- TCO效率领先其他芯片4倍，能效提升8倍
- Blackwell架构每兆瓦Token产出比CDNA4高20%
→ 选型建议：
- 高交互应用优先考虑英伟达GB200系列
- 批处理任务可重点评估AMD MI300X/MI325X

四、技术深潜：开发中的挑战与突破
→ 生态兼容性：
- 英伟达Blackwell NCCL SM100支持缺失
- AMD ROCm AITER权限冲突，SGLang镜像问题
- Flashinfer文件锁竞争，驱动资源泄露等底层bug
→ 优化技术前沿：
- 解耦服务：DeepSeek R1支持计算与存储分离
- 大尺度专家并行：提升MoE模型推理效率
- 多Token预测：显著加速特定工作负载
→ CI/CD挑战：
- GitHub Actions在大规模作业编排中遇到瓶颈
- 工作流可视化超时，artifact下载限制制约扩展