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

72.327,10^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 80.9936189608022 TOKENS_PER_SAMPLE: 3803.4314038286234
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-v6.1
Sistema operativo: Ubuntu 22.04.4

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

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

70.771,70^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 80.76572470373746 TOKENS_PER_SAMPLE: 3851.8625797629898
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-v6.1
Sistema operativo: Ubuntu 22.04.4

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

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

111.541^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 82.928
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-v6.1
Sistema operativo: Ubuntu 22.04.4

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

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

110.592^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 83.965
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-v6.1
Sistema operativo: Ubuntu 22.04.4

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

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

114.826^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: ROUGE1: 44.8002 ROUGE2: 22.3763 ROUGEL: 29.1593 TOKENS_PER_SAMPLE: 272.5
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-v6.1
Sistema operativo: Ubuntu 22.04.4

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

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

114.578^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: ROUGE1: 44.8817 ROUGE2: 22.4296 ROUGEL: 29.2316 TOKENS_PER_SAMPLE: 271.9
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-v6.1
Sistema operativo: Ubuntu 22.04.4

Elaborazione e piattaforma

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

Connettività e software

Sistema operativo: Ubuntu 22.04.4

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-v6.1
Divisione del test: closed

* Dati provvisori