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CONFRONTA.
Sistemi testati
Supermicro

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

69.104* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato
exact_match: 81.58614402917047 TOKENS_PER_SAMPLE: 3787.6494986326343
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

66.754,30* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato
exact_match: 80.92525068368278 TOKENS_PER_SAMPLE: 3729.1365086599817
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

107.851* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato
exact_match: 83.592
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

107.205* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato
exact_match: 83.457
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

111.247* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato
ROUGE1: 44.7966 ROUGE2: 22.3806 ROUGEL: 29.1557 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

109.848* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato
ROUGE1: 44.799 ROUGE2: 22.3988 ROUGEL: 29.1884 TOKENS_PER_SAMPLE: 272.3
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