GPU Benchmark de concurrence: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X
J'ai passé les dernières 20 années à me concentrer sur l'optimisation des performances de calcul au niveau du système. Nous avons évalué les derniers GPU NVIDIA, y compris les NVIDIA H100, H200 et B200, et le AMD MI300X, pour une analyse de la mise à l'échelle de la concurrence. En utilisant le framework vLLM avec le modèle gpt-oss-20b, nous avons testé la manière dont ces GPU gèrent les requêtes simultanées, 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 des 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 vs concurrence
Ce graphique montre le nombre total de tokens de sortie générés par seconde par le système à chaque niveau de concurrence.
Vitesse de sortie par requête vs concurrence
Cette métrique illustre la rapidité avec laquelle une requête individuelle est traitée (en tokens par seconde) à mesure que le système devient plus chargé. Elle est calculée sur la base de la latence de bout en bout pour une sortie de 1,000 tokens.
Latence de bout en bout vs concurrence
Ce graphique affiche le temps moyen (en millisecondes) nécessaire pour terminer une requête du début à la fin à différents niveaux de concurrence.
Tokens par seconde par dollar vs. Concurrence
Ce graphique évalue l'efficacité-coût de chaque GPU en mesurant combien de tokens sont générés par seconde pour chaque dollar dépensé en location horaire. Cette métrique est cruciale pour comprendre le retour sur investissement de chaque option matérielle, en particulier pour les déploiements soucieux du budget.
Remarque : Les prix sont basés sur les tarifs horaires à la demande de la plateforme cloud Runpod en date de 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 de 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 les 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 benchmarks GPU, les performances de concurrence peuvent différer considérablement entre les GPU, ce qui rend essentiel pour les consommateurs et les acheteurs de comparer les résultats de tests à travers différentes configurations système et niveaux 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 prend en charge les déploiements LLM en cloud et auto-hébergés en gérant la mémoire, en traitant les requêtes simultanées et en servant efficacement des modèles comme gpt-oss-20b. Pour les LLM auto-hébergés, vLLM simplifie le déploiement avec des fonctionnalités telles que PagedAttention1 pour la gestion de la mémoire, le traitement par lots continu, et la prise en charge des GPU NVIDIA et AMD, permettant de multiples requêtes simultanées sur du matériel local.
Méthodologie du benchmark de concurrence
Nous avons testé les dernières architectures de GPU hautes performances de NVIDIA et AMD pour évaluer leurs capacités de mise à l'échelle de la concurrence pour les charges de travail d'inférence d'IA. Notre benchmark a testé les GPU NVIDIA H100, H200 et B200 ainsi que le AMD MI300X, en exécutant le modèle OpenAI gpt-oss-20b via vLLM dans des conditions de charge simultanée variables. Par 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 de GPU les plus avancées de NVIDIA et le framework vLLM.
- Plateforme GPU : infrastructure cloud Runpod (H100, H200, B200 et MI300X)
- Modèle : OpenAI GPT-OSS-20B via le framework vLLM
Environnement logiciel
NVIDIA GPU (H100, H200, B200) :
- Template RunPod :
runpod/pytorch:1.0.2-cu1281-torch280-ubuntu2404 - Installation de 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 de chaque architecture matérielle.
- Pour les GPU NVIDIA H100, H200 et B200, le serveur a été lancé avec la commande suivante :
- Pour le GPU AMD MI300X, une version de vLLM optimisée ROCm a été utilisée avec des paramètres spécifiques pour l'architecture :
Remarque : Ce benchmark a été réalisé avec vLLM v0.11.0. vLLM v1.0, publié début 2025, introduit des changements architecturaux 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 garantir des résultats cohérents.
- Niveaux de concurrence : 1, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512 requêtes simultanées
- Durée du test : 180 secondes de phase de mesure avec 30s de montée en charge/refroidissement
- Taille de la requête : 1,000 tokens d'entrée/sortie par requête
Remarque sur la validation des résultats : Avant d'enregistrer les métriques finales, nous avons exécuté de nombreux tests pour déterminer la configuration optimale pour chaque GPU. Une fois identifiée, le benchmark a été exécuté trois fois consécutives 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 du GPU sous charge.
- Débit : tokens de sortie du système par seconde, requêtes réussies par seconde et vitesse de génération de tokens par requête individuelle
- Latence : Temps jusqu'au premier token (TTFT), latence de bout en bout avec percentiles P50/P95/P99, latence moyenne par requête
- Fiabilité : pourcentage de taux de réussite, délai d'expiration vs. autre classification d'erreur
Considérations relatives à la pile logicielle
La performance n'est pas uniquement fonction du matériel. Les frameworks comme vLLM ont un support plus mature et hautement optimisé pour l'écosystème CUDA de NVIDIA par rapport au ROCm d'AMD. Les différences de performance observées dans les résultats du MI300X peuvent en partie refléter l'état actuel de l'optimisation logicielle plutôt que le potentiel théorique du matériel.
Ajouter comme source préféréeFeuille de route du matériel 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 est un contexte pertinent pour les équipes planifiant des investissements en infrastructure pour 2026 et au-delà.
Côté NVIDIA, Jensen Huang a annoncé au CES 2026 que la plateforme Vera Rubin NVL72 est entrée en production complète, les premiers systèmes devant être livrés au second 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 benchmarké ici.3
Côté AMD, l'Instinct MI400, basé sur l'architecture CDNA 5, est prévu pour 2026 et devrait environ doubler les performances 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 à partir du second semestre 2026.5 Oracle proposera en outre un supercalculateur IA accessible au public 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 une avancée significative à la fois dans le débit et l'efficacité des coûts chez les deux fournisseurs.
Conclusion
Le B200 domine en 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 le rend plus adapté aux applications en temps réel comme les chatbots. Le H100 et le H200 se situent entre les deux, couvrant les charges de travail générales sans exceller dans aucune dimension.
Le compromis fondamental est valable pour tout le matériel : une concurrence plus élevée augmente le débit du système mais élève la latence par requête. Choisissez en fonction de si votre charge de travail donne la priorité au volume ou au temps de réponse.
Pour en savoir plus
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- Top 20 fabricants de puces d'IA : NVIDIA et ses concurrents
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Citez ce benchmark
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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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