512 × AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

Sistema testato

Processore: AMD EPYC 9575F
Grafica: AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e
Numero acceleratori: 512
Nodi: 64

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

512 × AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

5.749.440^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 83.706
Precisione dei pesi: mxfp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 64
Processori per nodo: 2
Nodi: 64
Acceleratori totali: 512
Stack software: vLLM 0.22.1 (ROCm 7.2.2), PyTorch 2.10
Sistema operativo: Ubuntu 24.04 (node amdgpu driver 6.14.x; container ROCm 7.2.2 userspace)

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

512 × AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

5.392.930^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 83.706
Precisione dei pesi: mxfp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 64
Processori per nodo: 2
Nodi: 64
Acceleratori totali: 512
Stack software: vLLM 0.22.1 (ROCm 7.2.2), PyTorch 2.10
Sistema operativo: Ubuntu 24.04 (node amdgpu driver 6.14.x; container ROCm 7.2.2 userspace)

Elaborazione e piattaforma

Processore: AMD EPYC 9575F
Grafica: AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

Connettività e software

Sistema operativo: Ubuntu 24.04 (node amdgpu driver 6.14.x; container ROCm 7.2.2 userspace)

Configurazione di sistema

Numero di core host riportato: 64
Processori per nodo: 2
Numero acceleratori: 512
Nodi: 64
Stack software: vLLM 0.22.1 (ROCm 7.2.2), PyTorch 2.10
Divisione del test: closed

* Dati provvisori