8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

Sistema testato

Processore: Intel(R) Xeon(R) 6767P
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

69.062,20^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 81.13035551504102 TOKENS_PER_SAMPLE: 3743.316089334549
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

57.517,40^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 80.62898814949864 TOKENS_PER_SAMPLE: 3774.6118960802187
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

105.617^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 83.550
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

100.300^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 83.799
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

109.755^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: ROUGE1: 44.7774 ROUGE2: 22.365 ROUGEL: 29.1457 TOKENS_PER_SAMPLE: 272.9
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-v6.0
Sistema operativo: Ubuntu 24.04

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

8 × NVIDIA B300-SXM-270GB

106.645^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: ROUGE1: 44.8297 ROUGE2: 22.3857 ROUGEL: 29.1786 TOKENS_PER_SAMPLE: 272.2
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: Intel(R) Xeon(R) 6767P
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