Múltiple GPU Benchmark: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X

Durante más de dos décadas, optimizar el rendimiento de cálculo ha sido una piedra angular de mi trabajo. Realizamos pruebas de rendimiento de las B200, H200, H100 de NVIDIA y la MI300X de AMD para evaluar su escalabilidad en la inferencia de Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Utilizando el framework vLLM con el modelo meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, ejecutamos pruebas en 1, 2, 4 y 8 GPUs.

Analizamos el rendimiento y la eficiencia de escalado para ilustrar cómo cada arquitectura de GPU maneja cargas de trabajo paralelas e intensivas en cálculo.

Resultados del benchmark de múltiples GPU

Rendimiento total vs. cantidad de GPU

• Rendimiento total (tokens/segundo): Esta métrica representa la potencia de procesamiento bruta de todo el sistema de múltiples GPU. Mide el número total de tokens de entrada y salida procesados por segundo, lo que la convierte en el indicador más importante del rendimiento máximo bajo una carga de trabajo saturada y fuera de línea.

Para entender cómo calculamos la puntuación, consulte nuestra metodología de benchmark de múltiples GPU.

Principales conclusiones de rendimiento:

Análisis de rendimiento: La NVIDIA H200 ofrece el mayor rendimiento en todas las configuraciones probadas, con mejoras de rendimiento del 9-10% sobre la H100. El sistema alcanza una eficiencia de escalado del 99,8% con configuraciones de doble GPU, lo que indica una utilización de recursos casi óptima.

Características de rendimiento de AMD MI300X: La AMD MI300X alcanza un rendimiento de una sola GPU de 18.752 tokens por segundo, lo que representa aproximadamente el 74% del rendimiento de la H200. El sistema mantiene eficiencias de escalado del 95% y el 81% para configuraciones de dos GPU y cuatro GPU, respectivamente.

Latencia promedio de inferencia vs. cantidad de GPU

• Latencia promedio de inferencia (milisegundos): Esta métrica mide el tiempo promedio que tarda en procesarse una sola solicitud de principio a fin. Una latencia más baja se traduce en una experiencia más rápida y receptiva para los usuarios finales.

Principales conclusiones de rendimiento:

Análisis de rendimiento de latencia: La NVIDIA B200 presenta las mediciones de latencia más bajas en todas las configuraciones evaluadas, logrando 2,40 ms con implementaciones de ocho GPU. Estas características de rendimiento la posicionan para aplicaciones que requieren tiempos de respuesta mínimos, como sistemas interactivos en tiempo real donde una latencia inferior a 3 ms es un requisito de diseño.

Observaciones sobre la eficiencia de escalado: El análisis revela rendimientos decrecientes en la reducción de la latencia a medida que aumenta la cantidad de GPU en todas las plataformas. La mayor reducción de latencia ocurre durante la transición de configuraciones de una a dos GPU (aproximadamente el 50% en todas las plataformas). Las configuraciones con más de 4 GPU muestran mejoras de latencia progresivamente menores.

Análisis comparativo entre H200 y H100: La H200 demuestra una latencia un 5-8% menor que la H100 en todas las escalas, con la diferencia absoluta disminuyendo a mayores cantidades de GPU (2,81 ms frente a 2,86 ms en ocho GPU, una diferencia de 0,05 ms). Esta diferencia marginal de rendimiento, en comparación con la diferencia de precio del 41%, sugiere que la H100 puede ofrecer características de costo-rendimiento más favorables para implementaciones sensibles a la latencia.

Características de latencia de AMD MI300X: La MI300X demuestra valores de latencia un 37-75% más altos que la H200 en las configuraciones probadas, lo que puede atribuirse a las diferencias actuales en la madurez de la pila de software entre las implementaciones de vLLM ROCm y CUDA. A una escala de ocho GPU, la MI300X alcanza una latencia de 4,20 ms, que se mantiene dentro de los parámetros aceptables para numerosas aplicaciones de producción a pesar de la diferencia de rendimiento relativa a las plataformas de NVIDIA.

Rendimiento vs. precio: Un análisis de eficiencia de costos

Aunque las métricas de rendimiento bruto son cruciales, la decisión final para cualquier organización depende de la eficiencia de costos. Para analizar el retorno de la inversión (ROI) de cada plataforma, hemos mapeado nuestros resultados de rendimiento frente a los precios por hora bajo demanda de RunPod en el momento de las pruebas. Esto nos permite calcular una puntuación de "rendimiento por dólar", revelando qué configuración ofrece la mayor potencia de cálculo al menor costo.

Nota: Toda la información de precios refleja las tarifas bajo demanda disponibles en la plataforma RunPod Cloud en el momento del benchmark (septiembre de 2025) y está sujeta a cambios. Los costos se presentan para análisis comparativo y no incluyen tarifas de almacenamiento ni de red.

Cómo calculamos el rendimiento por dólar

Para generar esta gráfica, procesamos nuestros datos de rendimiento brutos frente a los costos por hora. La fórmula de cálculo es:

• Preparación de datos: Para cada punto de datos en nuestra tabla de resultados, recuperamos el costo por hora correspondiente para la configuración específica de GPU (por ejemplo, 4x H100 cuesta $10,76).
• Cálculo: Luego aplicamos la fórmula para calcular el valor throughput_per_dollar. Por ejemplo, la H100 en 1x GPU entregó 23.243 tokens/s a un costo de $2,69/h, resultando en una puntuación de 8.642 tokens/s por dólar.

Esta puntuación de eficiencia proporciona una herramienta de toma de decisiones, pasando de la conversación "¿cuál es la más rápida?" a "¿cuál es la inversión más inteligente para nuestra carga de trabajo?".

¿Qué es el escalado de múltiples GPU?

El escalado de múltiples GPU se refiere a la capacidad de un sistema para aumentar su rendimiento distribuyendo una sola tarea grande entre múltiples GPU. Para la inferencia de LLM, esto se puede lograr mediante paralelismo de datos, donde copias independientes del modelo se ejecutan en cada GPU, con un equilibrador de carga distribuyendo las solicitudes entrantes entre todas las instancias.

Idealmente, el uso de dos GPU entregaría el doble de rendimiento que una sola GPU (2x de aceleración). Sin embargo, en la realidad, las ganancias de rendimiento están limitadas por CPU y cuellos de botella del sistema, el tiempo que el sistema host dedica a gestionar múltiples procesos concurrentes, las limitaciones de ancho de banda de memoria y la contención de recursos. Nuestro benchmark mide la eficiencia con la que cada plataforma gestiona estas limitaciones a nivel de sistema, un factor crítico para construir servidores de inferencia de IA rentables y de alto rendimiento para modelos pequeños a medianos.

¿Cuáles son los desafíos en las pruebas de escalado de múltiples GPU?

Realizar pruebas de rendimiento en sistemas de múltiples GPU presenta desafíos únicos que pueden afectar significativamente el rendimiento.

Overhead de comunicación y cuellos de botella de interconexión

Cuando un modelo se divide entre GPUs, la interconexión, como NVLink de NVIDIA o Infinity Fabric de AMD, se convierte en un cuello de botella crítico de rendimiento. La eficiencia de la comunicación inter-GPU impacta directamente el escalado. Si el tiempo dedicado a esperar datos de otra GPU supera el tiempo ahorrado al paralelizar el cálculo, las ganancias de rendimiento disminuirán. Este efecto es particularmente pronunciado en modelos que no son lo suficientemente grandes para saturar completamente la capacidad computacional de cada GPU.

Madurez del ecosistema de software

El rendimiento no es solo una función del hardware. La pila de software, incluidas las controladoras, las bibliotecas de comunicación (como NCCL para NVIDIA y RCCL para AMD) y el motor de inferencia (vLLM), juega un papel monumental. Descubrimos que el rendimiento de una plataforma está profundamente ligado a la madurez de su soporte de software. Un ecosistema establecido como CUDA de NVIDIA a menudo se beneficia de años de ajuste y optimización, lo que puede conducir a una eficiencia de escalado superior en comparación con integraciones más nuevas como ROCm de AMD, incluso en hardware potente.

Optimizaciones específicas de la plataforma

Como revelaron nuestras pruebas, lograr un rendimiento óptimo a menudo requiere configuraciones específicas de la plataforma. El uso de un enfoque genérico "talla única" puede conducir a un rendimiento engañosamente bajo. La imagen de Docker correcta, las variables de entorno (por ejemplo, habilitar kernels personalizados de AMD) e incluso los tipos de datos del modelo (por ejemplo, bfloat16 para Blackwell) son esenciales para desbloquear el verdadero potencial del hardware. Esto hace que las comparaciones justas "de manzana a manzana" sean un desafío técnico significativo.

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Metodología de benchmark de múltiples GPU

Probamos las últimas arquitecturas de GPU de alto rendimiento de NVIDIA y AMD para evaluar sus capacidades de escalado. Nuestro benchmark midió el rendimiento de configuraciones de una y múltiples GPU (1x, 2x, 4x, 8x) utilizando el modelo estándar meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct¹ y el motor de inferencia vLLM² .

Entorno y proceso de prueba

• Plataforma: Todas las pruebas de rendimiento se ejecutaron en la nube de RunPod para garantizar un acceso consistente al hardware.
• Motor de inferencia: vLLM (herramienta vllm bench throughput) se utilizó como motor estandarizado.
• Modelo: meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct.
• Conjunto de datos: Conjunto de datos ShareGPT Vicuna (25.000 prompts) para simular una carga de trabajo conversacional.
• Estrategia: Paralelismo de datos; cada prueba de múltiples GPU ejecutó una instancia independiente de vLLM en cada GPU. La carga total de prompts se distribuyó uniformemente entre las instancias, que se ejecutaron simultáneamente para simular un entorno de producción equilibrado por carga. Este enfoque elimina la comunicación inter-GPU (NVLink/PCIe) como cuello de botella, desplazando los limitadores de rendimiento al sistema host (CPU, RAM).
• Automatización: Se utilizaron scripts Bash personalizados para automatizar la configuración del entorno, la ejecución de pruebas, el monitoreo de recursos (nvidia-smi, rocm-smi) y la agregación de resultados.

Configuraciones específicas de la plataforma

Lograr un rendimiento óptimo requirió configuraciones personalizadas para cada arquitectura.

Plataformas NVIDIA (H100, H200, B200)

• Imagen base: runpod/pytorch:2.8.0-py3.11-cuda12.8.1.
• Instalación de vLLM:
  • H100/H200 (Hopper): Instalación estándar mediante pip install vllm.
  • B200 (Blackwell): vLLM se compiló desde el origen (pip install -e .) para habilitar el soporte nativo para la nueva arquitectura, resolviendo errores de "no kernel image".
• Parámetros clave:

• Variable de entorno crítica:

Plataforma AMD (MI300X)

• Imagen base: rocm/vllm:rocm6.4.1_vllm_0.10.1_20250909
• Instalación de vLLM: No fue necesaria ninguna instalación, ya que la versión optimizada estaba incluida en la imagen.
• Parámetros y optimizaciones clave: Un ajuste extenso identificó los siguientes ajustes predeterminados como críticos para lograr el máximo rendimiento:

• Variables de entorno específicas de AMD:

• Visibilidad del dispositivo: Se utilizó ROCR_VISIBLE_DEVICES en lugar del equivalente de CUDA para asignar instancias a GPUs específicas.

Fases de ejecución del benchmark

Cada ejecución de benchmark siguió un protocolo de ejecución de tres fases para garantizar resultados precisos y reproducibles:

Fase 1: Calentamiento

Antes de cada prueba de configuración de múltiples GPU, realizamos una fase de calentamiento dedicada para eliminar los efectos de inicio en frío:

• Duración: 100 prompts procesados en GPU 0
• Propósito: Carga del modelo, inicialización de caché KV y compilación de kernels CUDA/ROCm
• Salida: Descartada (no incluida en las mediciones)
• Comportamiento específico de la plataforma:
  • NVIDIA (CUDA): Compilación de kernels y optimización de gráficos CUDA (~30-60 segundos)
  • AMD (ROCm): Compilación de kernels y ajuste opcional de TunableOp (varía según la configuración PYTORCH_TUNABLEOP_ENABLED)

Fase 2: Inicialización del monitoreo de GPU

Concurrentemente con la ejecución del benchmark, lanzamos procesos de monitoreo dedicados para cada GPU:

• Tasa de muestreo: Intervalos de 1 segundo
• Métricas recopiladas: Utilización de GPU, uso de memoria, temperatura, consumo de energía
• Herramientas: nvidia-smi (NVIDIA) o rocm-smi (AMD)
• Salida: Registros CSV para análisis posterior

Fase 3: Ejecución paralela del benchmark

Después de completar el calentamiento, todas las instancias de GPU se lanzaron simultáneamente:

• Cada GPU procesó una parte igual de los 25.000 prompts totales
• Todas las instancias se iniciaron dentro del mismo segundo para simular el equilibrio de carga de producción
• Rendimiento total se mide como la suma de todas las salidas de GPU
• Tiempo de ejecución medido desde el inicio de la primera instancia hasta la finalización de la última

Impacto del rendimiento en el mundo real de las pruebas

Nuestras pruebas revelaron que errores menores de configuración pueden conducir a resultados de rendimiento significativos y engañosos. La siguiente tabla ilustra el impacto de las malconfiguraciones específicas de la plataforma:

Lectura adicional

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@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Múltiple GPU Benchmark: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/multi-gpu}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 30 de Junio de 2026}
}

Enlaces de referencia

1.

meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct · Hugging Face

2.

https://docs.vllm.ai/en/latest/

Sedat Dogan

CTO

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Ekrem Sarı

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Ekrem es investigador de IA en AIMultiple, donde se centra en la automatización inteligente, las GPU, los agentes de IA y los marcos de trabajo RAG.

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