GPU Benchmark de concurrence: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X
J'ai passé les 20 dernières années à me concentrer sur l'optimisation des performances de calcul au niveau du système. Nous avons évalué les dernières NVIDIA GPU, notamment les NVIDIA H100, H200 et B200, ainsi que les AMD MI300X, pour une analyse de l'évolutivité de la concurrence. En utilisant le framework vLLM avec le gpt-oss-20b model, nous avons testé la façon dont ces GPU gèrent les requêtes concurrentes, de 1 à 512. En mesurant le débit de sortie du système, la vitesse de sortie par requête et la latence de bout en bout, nous partageons nos résultats pour aider à comprendre les performances des GPU pour les charges de travail d'IA.
Résultats du benchmark de concurrence
Débit de sortie du système par rapport à la concurrence
Ce graphique montre le nombre total de jetons de sortie générés par seconde par le système à chaque niveau de concurrence.
Vitesse de sortie par requête par rapport à la concurrence
Cette métrique illustre la rapidité de traitement d'une requête individuelle (en jetons par seconde) à mesure que le système devient plus occupé. Elle est calculée en fonction de la latence de bout en bout pour une sortie de 1 000 jetons.
Latence de bout en bout par rapport à la concurrence
Ce graphique affiche le temps moyen (en millisecondes) nécessaire pour compléter une requête du début à la fin à différents niveaux de concurrence.
Jetons par seconde par dollar par rapport à la concurrence
Ce graphique évalue l'efficacité des coûts de chaque GPU en mesurant combien de jetons sont générés par seconde pour chaque dollar dépensé pour la location horaire. Cette métrique est cruciale pour comprendre le retour sur investissement de chaque option matérielle, en particulier pour les déploiements soucieux de leur budget.
Remarque : Les prix sont basés sur les taux horaires à la demande de la plateforme cloud Runpod en mars 2026. Les prix sont sujets à changement et peuvent varier en fonction de la disponibilité et du type d'instance.
Vous pouvez en savoir plus sur notre méthodologie de benchmark de concurrence.
Qu'est-ce que la concurrence ?
La concurrence fait référence à la capacité d'un GPU à traiter plusieurs requêtes simultanément, un facteur clé pour les charges de travail d'IA telles que l'inférence de grands modèles de langage. Dans notre évaluation des performances, les niveaux de concurrence représentent le nombre de requêtes simultanées (de 1 à 512) envoyées au GPU pendant les tests. Une concurrence plus élevée teste la capacité du GPU à gérer des tâches parallèles sans dégrader les performances, en équilibrant le débit et la latence.
Comprendre la concurrence aide les utilisateurs à déterminer le bon GPU pour des charges de travail avec des demandes variables ou des besoins de traitement par lots. Lors de l'exécution de tests graphiques ou de suites de GPU benchmark, les performances de concurrence peuvent différer considérablement entre les GPU, ce qui rend essentiel pour les consommateurs et les acheteurs de comparer les résultats des tests sur différentes configurations de système et points de prix.
Qu'est-ce que vLLM ?
vLLM est une bibliothèque open-source rapide et facile à utiliser pour l'inférence et le service de grands modèles de langage (LLM), soutenue par une communauté de contributeurs. Elle gère à la fois les déploiements cloud et auto-hébergés LLM en gérant la mémoire, en traitant les requêtes concurrentes et en servant efficacement des modèles comme gpt-oss-20b. Pour les LLM auto-hébergés, vLLM simplifie le déploiement avec des fonctionnalités comme PagedAttention1 pour la gestion de la mémoire, le regroupement continu et le support à la fois des NVIDIA et des AMD GPU, permettant plusieurs requêtes concurrentes sur du matériel local.
Ajouter comme source préféréeMéthodologie du benchmark de concurrence
Nous avons testé les architectures GPU haute performance les plus récentes de NVIDIA et de AMD afin d'évaluer leurs capacités d'évolutivité de la concurrence pour les charges de travail d'inférence d'IA. Notre benchmark a testé les NVIDIA H100, H200 et B200 GPU aux côtés des AMD MI300X, en exécutant le OpenAI gpt-oss-20b model via vLLM sous différentes conditions de charge concurrente. Grâce à la mesure des métriques de débit, des distributions de latence et des modèles d'utilisation des ressources, cette analyse vise à fournir des informations pour les déploiements d'inférence d'IA.
Infrastructure de test
Nous avons déployé nos tests sur l'infrastructure cloud de Runpod, en utilisant les architectures GPU les plus avancées de NVIDIA et le framework vLLM.
- GPU platform : Infrastructure cloud Runpod (H100, H200, B200 et MI300X)
- Modèle : OpenAI GPT-OSS-20B via le framework vLLM
Environnement logiciel
NVIDIA GPUs (H100, H200, B200) :
- Modèle RunPod :
runpod/pytorch:1.0.2-cu1281-torch280-ubuntu2404 - Installation vLLM :
vllm[flashinfer]==0.11.0
AMD GPU (MI300X) :
- Image Docker :
rocm/vllm-dev:open-mi300-08052025
Configuration du serveur vLLM
Différents paramètres vLLM ont été utilisés pour optimiser les performances pour chaque architecture matérielle.
- Pour les NVIDIA H100, H200 et B200 GPU, le serveur a été lancé avec la commande suivante :
- Pour le AMD MI300X GPU, une version vLLM optimisée ROCm a été utilisée avec des paramètres spécifiques à l'architecture :
Remarque : Ce benchmark a été réalisé avec vLLM v0.11.0. vLLM v1.0, publié début 2025, introduit des changements d'architecture qui peuvent produire des résultats de débit différents.
Configuration du benchmark
Chaque GPU a été testé sur 9 niveaux de concurrence différents avec des paramètres standardisés pour assurer des résultats cohérents.
- Niveaux de concurrence : 1, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512 requêtes concurrentes
- Durée du test : Phase de mesure de 180 secondes avec montée en charge/refroidissement de 30s
- Taille de la requête : 1 000 jetons d'entrée/sortie par requête
Remarque sur la validation des résultats : Avant d'enregistrer les métriques finales, nous avons effectué de nombreux tests pour déterminer la configuration optimale pour chaque GPU. Une fois identifiée, le benchmark a été exécuté trois fois de suite pour vérifier la stabilité. Les résultats de débit étaient cohérents entre ces exécutions, avec une variance inférieure à 0,1 %. Les chiffres rapportés dans cette analyse sont basés sur la dernière de ces trois exécutions consécutives.
Métriques clés
Nous avons suivi les performances sur plusieurs dimensions pour fournir une vue complète des capacités des GPU sous charge.
- Débit : Jetons de sortie du système par seconde, requêtes réussies par seconde et vitesse de génération de jetons par requête individuelle
- Latence : Temps jusqu'au premier jeton (TTFT), latence de bout en bout avec les percentiles P50/P95/P99, latence moyenne par requête
- Fiabilité : Pourcentage de taux de réussite, classement des erreurs de type timeout par rapport aux autres
Considérations sur la pile logicielle
La performance n'est pas uniquement une fonction du matériel. Des frameworks comme vLLM ont un support plus mature et hautement optimisé pour l'écosystème CUDA de NVIDIA par rapport au ROCm de AMD. Les différences de performance observées dans les résultats MI300X peuvent refléter en partie l'état actuel de l'optimisation logicielle plutôt que le potentiel théorique du matériel.
Feuille de route matérielle de nouvelle génération
Les GPU testés dans ce benchmark, le B200, H200, H100 et MI300X, représentent la génération actuelle de matériel d'inférence d'IA. NVIDIA et AMD ont tous deux annoncé leurs successeurs, ce qui constitue un contexte pertinent pour les équipes planifiant des investissements en infrastructure pour 2026 et au-delà.
Du côté de NVIDIA, Jensen Huang a annoncé au CES 2026 que la plateforme Vera Rubin NVL72 est entrée en production de masse, les premiers systèmes devant être livrés au deuxième semestre 2026.2 Selon NVIDIA, le GPU Rubin offre environ 50 PFLOPs de performance d'inférence FP4, soit environ cinq fois celle des systèmes basés sur Blackwell comme le B200 évalué ici.3
Du côté de AMD, l'Instinct MI400, basé sur l'architecture CDNA 5, est prévu pour 2026 et devrait doubler la performance de calcul du MI350 tout en introduisant 432 Go de mémoire HBM4.4 AMD a également annoncé que Meta déploiera des serveurs Instinct personnalisés basés sur MI450 jusqu'à 6 gigawatts de capacité, avec des livraisons commençant au deuxième semestre 2026.5 Oracle offrira également un supercluster IA publiquement disponible alimenté par environ 50 000 GPU de la série MI450 à partir du T3 2026.6
Pour les équipes évaluant les GPU de ce benchmark pour des déploiements à court terme, le B200 et le MI300X restent les options les plus performantes actuellement disponibles. Pour des horizons de planification plus longs, la feuille de route 2026 suggère un changement significatif à la fois en termes de débit et d'efficacité des coûts de la part des deux fournisseurs.
Conclusion
Le B200 domine en termes de débit et s'adapte bien à l'inférence par lots. Le MI300X offre les temps de réponse les plus rapides à faible concurrence, ce qui en fait un meilleur choix pour les applications en temps réel comme les chatbots. Le H100 et le H200 se situent entre les deux, couvrant les charges de travail à usage général sans exceller dans l'une ou l'autre dimension.
Le compromis fondamental s'applique à tout le matériel : une concurrence plus élevée augmente le débit du système mais augmente la latence par requête. Choisissez en fonction de savoir si votre charge de travail privilégie le volume ou le temps de réponse.
Pour aller plus loin
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@misc{dogan2026,
author = {Dogan, Sedat and Sarı, Ekrem},
title = {{GPU Benchmark de concurrence: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X}},
year = {2026},
month = mar,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/gpu-benchmark}},
note = {AIMultiple. Consulté le 12 Mars 2026}
}Liens de référence
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