GPU Benchmark di Concorrenza: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X
Ho dedicato gli ultimi 20 anni al miglioramento delle prestazioni computazionali a livello di sistema. Abbiamo eseguito benchmark sulle ultime NVIDIA GPU, incluse le NVIDIA’s H100, H200 e B200, e le AMD’s MI300X, per un'analisi della scalabilità della concorrenza. Utilizzando il framework vLLM con il gpt-oss-20b model, abbiamo testato come queste GPU gestiscono le richieste concorrenti, da 1 a 512. Misurando la velocità di output del sistema, la velocità di output per query e la latenza end-to-end, condividiamo i risultati per aiutare a comprendere le prestazioni delle GPU per i carichi di lavoro AI.
Risultati del benchmark di concorrenza
Velocità di output del sistema vs concorrenza
Questo grafico mostra il numero totale di token di output generati al secondo dal sistema a ciascun livello di concorrenza.
Velocità di output per query vs concorrenza
Questa metrica illustra la velocità con cui una singola query viene elaborata (in token al secondo) man mano che il sistema diventa più occupato. Viene calcolata in base alla latenza end-to-end per un output di 1.000 token.
Latenza end-to-end vs concorrenza
Questo grafico visualizza il tempo medio (in millisecondi) necessario per completare una richiesta dall'inizio alla fine a diversi livelli di concorrenza.
Token al secondo per dollaro vs. Concorrenza
Questo grafico valuta l'efficienza dei costi di ogni GPU misurando quanti token vengono generati al secondo per ogni dollaro speso per l'orario di noleggio. Questa metrica è cruciale per comprendere il ritorno sull'investimento per ogni opzione hardware, specialmente per le distribuzioni attente al budget.
Nota: I prezzi si basano su tariffe orarie on-demand dalla piattaforma cloud Runpod a partire da marzo 2026. I prezzi sono soggetti a modifiche e possono variare in base alla disponibilità e al tipo di istanza.
Puoi leggere di più sulla nostra metodologia del benchmark di concorrenza.
Cos'è la concorrenza?
La concorrenza si riferisce alla capacità di una GPU di elaborare più richieste simultaneamente, un fattore chiave per i carichi di lavoro AI come l'inferenza dei grandi modelli linguistici. Nella nostra valutazione delle prestazioni, i livelli di concorrenza rappresentano il numero di richieste simultanee (da 1 a 512) inviate alla GPU durante le esecuzioni di test. Una concorrenza più elevata mette alla prova la capacità della GPU di gestire attività parallele senza degradare le prestazioni, bilanciando throughput e latenza.
Comprendere la concorrenza aiuta gli utenti a determinare la GPU giusta per carichi di lavoro con esigenze di domanda variabile o elaborazione batch. Quando si eseguono test grafici o suite di benchmark GPU, le prestazioni di concorrenza possono differire significativamente tra le GPU, rendendo essenziale per consumatori e acquirenti confrontare i risultati dei test su diverse configurazioni di sistema e fasce di prezzo.
Cos'è vLLM?
vLLM è una libreria open-source veloce e facile da usare per l'inferenza e il servizio di grandi modelli linguistici (LLM), supportata da una comunità di contributori. Gestisce sia le distribuzioni cloud che self-hosted LLM gestendo la memoria, elaborando richieste concorrenti e servendo modelli come gpt-oss-20b in modo efficiente. Per i LLM self-hosted, vLLM semplifica la distribuzione con funzionalità come PagedAttention1 per la gestione della memoria, il batching continuo e il supporto sia per le NVIDIA che per le AMD GPU, abilitando più richieste concorrenti sull'hardware locale.
Aggiungi come fonte preferitaMetodologia del benchmark di concorrenza
Abbiamo testato le ultime architetture GPU ad alte prestazioni sia da NVIDIA che da AMD per valutare le loro capacità di scalabilità della concorrenza per i carichi di lavoro di inferenza AI. Il nostro benchmark ha testato le NVIDIA H100, H200 e B200 GPU insieme alle AMD’s MI300X, eseguendo il OpenAI gpt-oss-20b model tramite vLLM sotto diverse condizioni di carico concorrente. Attraverso la misurazione delle metriche di throughput, delle distribuzioni di latenza e dei modelli di utilizzo delle risorse, questa analisi mira a fornire approfondimenti per le distribuzioni di inferenza AI.
Infrastruttura di test
Abbiamo distribuito i nostri test sull'infrastruttura cloud di Runpod, utilizzando le architetture GPU più avanzate di NVIDIA e il framework vLLM.
- GPU platform: infrastruttura cloud Runpod (H100, H200, B200 e MI300X)
- Modello: OpenAI GPT-OSS-20B tramite framework vLLM
Ambiente software
NVIDIA GPUs (H100, H200, B200):
- Template RunPod:
runpod/pytorch:1.0.2-cu1281-torch280-ubuntu2404 - Installazione vLLM:
vllm[flashinfer]==0.11.0
AMD GPU (MI300X):
- Immagine Docker:
rocm/vllm-dev:open-mi300-08052025
Configurazione server vLLM
Diverse impostazioni vLLM sono state utilizzate per ottimizzare le prestazioni per ogni architettura hardware.
- Per NVIDIA H100, H200 e B200 GPUs, il server è stato avviato con il seguente comando:
- Per la AMD MI300X GPU, è stata utilizzata una build vLLM ottimizzata per ROCm con impostazioni specifiche per l'architettura:
Nota: Questo benchmark è stato condotto utilizzando vLLM v0.11.0. vLLM v1.0, rilasciato all'inizio del 2025, introduce cambiamenti architetturali che potrebbero produrre risultati di throughput diversi.
Configurazione del benchmark
Ogni GPU è stata testata su 9 diversi livelli di concorrenza con parametri standardizzati per garantire risultati coerenti.
- Livelli di concorrenza: 1, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512 richieste concorrenti
- Durata del test: fase di misurazione di 180 secondi con 30s di ramp-up/cool-down
- Dimensione della richiesta: 1.000 token di input/output per richiesta
Nota sulla validazione dei risultati: Prima di registrare le metriche finali, abbiamo eseguito numerosi test per determinare la configurazione ottimale per ogni GPU. Una volta identificata, il benchmark è stato eseguito tre volte consecutive per verificare la stabilità. I risultati del throughput sono stati coerenti tra queste esecuzioni, con una varianza inferiore allo 0,1%. Le cifre riportate in questa analisi si basano sull'ultima di queste tre esecuzioni consecutive.
Metriche chiave
Abbiamo monitorato le prestazioni su più dimensioni per fornire una visione completa delle capacità delle GPU sotto carico.
- Throughput: Token di output del sistema al secondo, richieste riuscite al secondo e velocità di generazione dei token per singola richiesta
- Latenza: Tempo fino al primo token (TTFT), latenza end-to-end con percentili P50/P95/P99, latenza media per richiesta
- Affidabilità: Percentuale di tasso di successo, timeout rispetto ad altre classificazioni di errore
Considerazioni sullo stack software
Le prestazioni non sono una funzione esclusivamente dell'hardware. Framework come vLLM hanno un supporto più maturo e altamente ottimizzato per l'ecosistema CUDA di NVIDIA rispetto a ROCm di AMD. Le differenze di prestazioni osservate nei risultati MI300X possono riflettere parzialmente lo stato attuale dell'ottimizzazione software piuttosto che il potenziale teorico dell'hardware.
Roadmap hardware di prossima generazione
Le GPU testate in questo benchmark, la B200, H200, H100 e MI300X, rappresentano la generazione attuale di hardware di inferenza AI. Sia NVIDIA che AMD hanno annunciato i loro successori, il che è un contesto rilevante per i team che pianificano investimenti infrastrutturali per il 2026 e oltre.
Da parte di NVIDIA, Jensen Huang ha annunciato al CES 2026 che la piattaforma Vera Rubin NVL72 è entrata nella produzione di massa, con i primi sistemi previsti per la seconda metà del 2026.2 Secondo NVIDIA, la GPU Rubin offre circa 50 PFLOPs di prestazioni di inferenza FP4, circa cinque volte quella dei sistemi basati su Blackwell come la B200 testata qui.3
Da parte di AMD, l'Instinct MI400, basato sull'architettura CDNA 5, è previsto per il 2026 e dovrebbe raddoppiare le prestazioni di calcolo MI350 introducendo 432 GB di memoria HBM4.4 AMD ha anche annunciato che Meta distribuirà server Instinct personalizzati basati su MI450 con una capacità fino a 6 gigawatt, con le spedizioni che inizieranno nella seconda metà del 2026.5 Oracle offrirà inoltre un supercluster AI pubblicamente disponibile alimentato da circa 50.000 GPU della serie MI450 a partire dal terzo trimestre del 2026.6
Per i team che valutano le GPU in questo benchmark per distribuzioni a breve termine, la B200 e la MI300X rimangono le opzioni ad alte prestazioni attualmente disponibili. Per orizzonti di pianificazione più lunghi, la roadmap del 2026 suggerisce un cambiamento significativo sia nel throughput che nell'efficienza dei costi da entrambi i fornitori.
Conclusione
La B200 guida nel throughput e scala bene per l'inferenza batch. La MI300X offre i tempi di risposta più rapidi a bassa concorrenza, rendendola più adatta per applicazioni in tempo reale come i chatbot. Le H100 e H200 si collocano nel mezzo, coprendo carichi di lavoro generici senza eccellere in nessuna delle due dimensioni.
Il compromesso fondamentale vale per tutti gli hardware: una concorrenza più elevata aumenta il throughput del sistema ma aumenta la latenza per richiesta. Scegli in base a se il tuo carico di lavoro dà priorità al volume o al tempo di risposta.
Ulteriori letture
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- GPU Cloud per Deep Learning: Disponibilità e Prezzo/Prestazioni
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@misc{dogan2026,
author = {Dogan, Sedat and Sarı, Ekrem},
title = {{GPU Benchmark di Concorrenza: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X}},
year = {2026},
month = mar,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/gpu-benchmark}},
note = {AIMultiple. Consultato il 12 Marzo 2026}
}Collegamenti di riferimento
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