8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

Sistema testato

Processore: AMD EPYC 9575F
Grafica: NVIDIA B300-SXM-270GB
Numero acceleratori: 8
Nodi: 1

Risultati registrati

Ogni riga usa lo stesso benchmark, versione, carico, scenario e unità. I risultati mancanti non valgono zero. I risultati di sistema includono tutta la configurazione hardware e software.

MLPerf Inference / deepseek-r1Offline · v6.1 · Tokens/s

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

69.830^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 80.78851412944394 TOKENS_PER_SAMPLE: 3839.5469462169553
Precisione dei pesi: fp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 64
Processori per nodo: 2
Nodi: 1
Acceleratori totali: 8
Stack software: TensorRT 10.14, CUDA 13.1, cuDNN 9.17, TensorRT-LLM feat/1.2-mlpinf, NVIDIA Dynamo mlperf-v6.0-dynamo-v0.8.0, vLLM CentML:mlperf-inf-mm-q3vl-v6.0
Sistema operativo: Ubuntu 24.04

MLPerf Inference / deepseek-r1Server · v6.1 · Tokens/s

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

61.164,90^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 81.22151321786691 TOKENS_PER_SAMPLE: 3850.996809480401
Precisione dei pesi: fp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 64
Processori per nodo: 2
Nodi: 1
Acceleratori totali: 8
Stack software: TensorRT 10.14, CUDA 13.1, cuDNN 9.17, TensorRT-LLM feat/1.2-mlpinf, NVIDIA Dynamo mlperf-v6.0-dynamo-v0.8.0, vLLM CentML:mlperf-inf-mm-q3vl-v6.0
Sistema operativo: Ubuntu 24.04

MLPerf Inference / gpt-oss-120bOffline · v6.1 · Tokens/s

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

108.727^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 83.743
Precisione dei pesi: fp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 64
Processori per nodo: 2
Nodi: 1
Acceleratori totali: 8
Stack software: TensorRT 10.14, CUDA 13.1, cuDNN 9.17, TensorRT-LLM feat/1.2-mlpinf, NVIDIA Dynamo mlperf-v6.0-dynamo-v0.8.0, vLLM CentML:mlperf-inf-mm-q3vl-v6.0
Sistema operativo: Ubuntu 24.04

MLPerf Inference / gpt-oss-120bServer · v6.1 · Tokens/s

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

107.288^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 83.354
Precisione dei pesi: fp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 64
Processori per nodo: 2
Nodi: 1
Acceleratori totali: 8
Stack software: TensorRT 10.14, CUDA 13.1, cuDNN 9.17, TensorRT-LLM feat/1.2-mlpinf, NVIDIA Dynamo mlperf-v6.0-dynamo-v0.8.0, vLLM CentML:mlperf-inf-mm-q3vl-v6.0
Sistema operativo: Ubuntu 24.04

MLPerf Inference / llama2-70b-99.9Offline · v6.1 · Tokens/s

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

110.802^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: ROUGE1: 44.8018 ROUGE2: 22.3841 ROUGEL: 29.1588 TOKENS_PER_SAMPLE: 272.7
Precisione dei pesi: fp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 64
Processori per nodo: 2
Nodi: 1
Acceleratori totali: 8
Stack software: TensorRT 10.14, CUDA 13.1, cuDNN 9.17, TensorRT-LLM feat/1.2-mlpinf, NVIDIA Dynamo mlperf-v6.0-dynamo-v0.8.0, vLLM CentML:mlperf-inf-mm-q3vl-v6.0
Sistema operativo: Ubuntu 24.04

MLPerf Inference / llama2-70b-99.9Server · v6.1 · Tokens/s

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

106.872^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: ROUGE1: 44.828 ROUGE2: 22.4004 ROUGEL: 29.1931 TOKENS_PER_SAMPLE: 272.0
Precisione dei pesi: fp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 64
Processori per nodo: 2
Nodi: 1
Acceleratori totali: 8
Stack software: TensorRT 10.14, CUDA 13.1, cuDNN 9.17, TensorRT-LLM feat/1.2-mlpinf, NVIDIA Dynamo mlperf-v6.0-dynamo-v0.8.0, vLLM CentML:mlperf-inf-mm-q3vl-v6.0
Sistema operativo: Ubuntu 24.04

Elaborazione e piattaforma

Processore: AMD EPYC 9575F
Grafica: NVIDIA B300-SXM-270GB

Connettività e software

Sistema operativo: Ubuntu 24.04

Configurazione di sistema

Numero di core host riportato: 64
Processori per nodo: 2
Numero acceleratori: 8
Nodi: 1
Stack software: TensorRT 10.14, CUDA 13.1, cuDNN 9.17, TensorRT-LLM feat/1.2-mlpinf, NVIDIA Dynamo mlperf-v6.0-dynamo-v0.8.0, vLLM CentML:mlperf-inf-mm-q3vl-v6.0
Divisione del test: closed

* Dati provvisori