GeekRadar / Il banco di confronto
CONFRONTA.
Sistemi testati8 × AMD Instinct MI350P
Sistema testato
- Processore
- AMD EPYC 9455
- Grafica
- AMD Instinct MI350P
- 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 / dlrm-v3Offline · v6.1 · Samples/s
8 × AMD Instinct MI350P
4.837,63* Samples/s
- Accuratezza obiettivo / risultato
- DLRM_NE: 0.8677279311862482 DLRM_ACC: 0.6964196251791978 DLRM_AUC: 0.7862870079033047
- Precisione dei pesi
- int8,bf16
- Divisione
- closed
- Tipo di sistema
- datacenter
- Disponibilità
- available
- Core per processore
- 48
- Processori per nodo
- 2
- Nodi
- 1
- Acceleratori totali
- 8
- Stack software
- vLLM 0.22.0, PyTorch 2.10.0, ROCm 7.2.2
- Sistema operativo
- Ubuntu 24.04.4 LTS (kernel 6.8.0-136-generic)
MLPerf Inference / dlrm-v3Server · v6.1 · Queries/s
8 × AMD Instinct MI350P
4.503,53* Queries/s
- Accuratezza obiettivo / risultato
- DLRM_NE: 0.8677277210685596 DLRM_ACC: 0.6964198708391458 DLRM_AUC: 0.7862873761281074
- Precisione dei pesi
- int8,bf16
- Divisione
- closed
- Tipo di sistema
- datacenter
- Disponibilità
- available
- Core per processore
- 48
- Processori per nodo
- 2
- Nodi
- 1
- Acceleratori totali
- 8
- Stack software
- vLLM 0.22.0, PyTorch 2.10.0, ROCm 7.2.2
- Sistema operativo
- Ubuntu 24.04.4 LTS (kernel 6.8.0-136-generic)
MLPerf Inference / gpt-oss-120bOffline · v6.1 · Tokens/s
8 × AMD Instinct MI350P
48.971,10* Tokens/s
- Accuratezza obiettivo / risultato
- exact_match: 83.287
- Precisione dei pesi
- fp4
- Divisione
- closed
- Tipo di sistema
- datacenter
- Disponibilità
- available
- Core per processore
- 48
- Processori per nodo
- 2
- Nodi
- 1
- Acceleratori totali
- 8
- Stack software
- vLLM 0.22.0, PyTorch 2.10.0, ROCm 7.2.2
- Sistema operativo
- Ubuntu 24.04.4 LTS (kernel 6.8.0-136-generic)
MLPerf Inference / gpt-oss-120bServer · v6.1 · Tokens/s
8 × AMD Instinct MI350P
40.867,90* Tokens/s
- Accuratezza obiettivo / risultato
- exact_match: 83.631
- Precisione dei pesi
- fp4
- Divisione
- closed
- Tipo di sistema
- datacenter
- Disponibilità
- available
- Core per processore
- 48
- Processori per nodo
- 2
- Nodi
- 1
- Acceleratori totali
- 8
- Stack software
- vLLM 0.22.0, PyTorch 2.10.0, ROCm 7.2.2
- Sistema operativo
- Ubuntu 24.04.4 LTS (kernel 6.8.0-136-generic)
MLPerf Inference / llama2-70b-99.9Offline · v6.1 · Tokens/s
8 × AMD Instinct MI350P
42.286,20* Tokens/s
- Accuratezza obiettivo / risultato
- ROUGE1: 44.5012 ROUGE2: 22.1742 ROUGEL: 28.9465 TOKENS_PER_SAMPLE: 284.2
- Precisione dei pesi
- fp4
- Divisione
- closed
- Tipo di sistema
- datacenter
- Disponibilità
- available
- Core per processore
- 48
- Processori per nodo
- 2
- Nodi
- 1
- Acceleratori totali
- 8
- Stack software
- vLLM 0.22.0, PyTorch 2.10.0, ROCm 7.2.2
- Sistema operativo
- Ubuntu 24.04.4 LTS (kernel 6.8.0-136-generic)
MLPerf Inference / llama2-70b-99.9Server · v6.1 · Tokens/s
8 × AMD Instinct MI350P
41.830* Tokens/s
- Accuratezza obiettivo / risultato
- ROUGE1: 44.4477 ROUGE2: 22.0889 ROUGEL: 28.8674 TOKENS_PER_SAMPLE: 287.4
- Precisione dei pesi
- fp4
- Divisione
- closed
- Tipo di sistema
- datacenter
- Disponibilità
- available
- Core per processore
- 48
- Processori per nodo
- 2
- Nodi
- 1
- Acceleratori totali
- 8
- Stack software
- vLLM 0.22.0, PyTorch 2.10.0, ROCm 7.2.2
- Sistema operativo
- Ubuntu 24.04.4 LTS (kernel 6.8.0-136-generic)
MLPerf Inference / llama3.1-8bOffline · v6.1 · Tokens/s
8 × AMD Instinct MI350P
73.643* Tokens/s
- Accuratezza obiettivo / risultato
- ROUGE1: 38.5604 ROUGE2: 16.0125 ROUGEL: 24.4415 ROUGELSUM: 35.6907 GEN_LEN: 8149596
- Precisione dei pesi
- fp8
- Divisione
- closed
- Tipo di sistema
- datacenter
- Disponibilità
- available
- Core per processore
- 48
- Processori per nodo
- 2
- Nodi
- 1
- Acceleratori totali
- 8
- Stack software
- vLLM 0.22.0, PyTorch 2.10.0, ROCm 7.2.2
- Sistema operativo
- Ubuntu 24.04.4 LTS (kernel 6.8.0-136-generic)
MLPerf Inference / llama3.1-8bServer · v6.1 · Tokens/s
8 × AMD Instinct MI350P
72.305,10* Tokens/s
- Accuratezza obiettivo / risultato
- ROUGE1: 38.5633 ROUGE2: 16.0282 ROUGEL: 24.4369 ROUGELSUM: 35.7015 GEN_LEN: 8151565
- Precisione dei pesi
- fp8
- Divisione
- closed
- Tipo di sistema
- datacenter
- Disponibilità
- available
- Core per processore
- 48
- Processori per nodo
- 2
- Nodi
- 1
- Acceleratori totali
- 8
- Stack software
- vLLM 0.22.0, PyTorch 2.10.0, ROCm 7.2.2
- Sistema operativo
- Ubuntu 24.04.4 LTS (kernel 6.8.0-136-generic)
MLPerf Inference / wan-2.2-t2v-a14bOffline · v6.1 · Samples/s
8 × AMD Instinct MI350P
0,03* Samples/s
- Accuratezza obiettivo / risultato
- vbench_score: 69.9361
- Precisione dei pesi
- bf16, fp8, fp4
- Divisione
- closed
- Tipo di sistema
- datacenter
- Disponibilità
- available
- Core per processore
- 48
- Processori per nodo
- 2
- Nodi
- 1
- Acceleratori totali
- 8
- Stack software
- vLLM 0.22.0, PyTorch 2.10.0, ROCm 7.2.2
- Sistema operativo
- Ubuntu 24.04.4 LTS (kernel 6.8.0-136-generic)
MLPerf Inference / wan-2.2-t2v-a14bSingleStream · v6.1 · Latency (s)
8 × AMD Instinct MI350P
41,84* Latency (s)
- Accuratezza obiettivo / risultato
- vbench_score: 70.3648
- Precisione dei pesi
- bf16, fp8, fp4
- Divisione
- closed
- Tipo di sistema
- datacenter
- Disponibilità
- available
- Core per processore
- 48
- Processori per nodo
- 2
- Nodi
- 1
- Acceleratori totali
- 8
- Stack software
- vLLM 0.22.0, PyTorch 2.10.0, ROCm 7.2.2
- Sistema operativo
- Ubuntu 24.04.4 LTS (kernel 6.8.0-136-generic)
Elaborazione e piattaforma
- Processore
- AMD EPYC 9455
- Grafica
- AMD Instinct MI350P
Connettività e software
- Sistema operativo
- Ubuntu 24.04.4 LTS (kernel 6.8.0-136-generic)
Configurazione di sistema
- Numero di core host riportato
- 48
- Processori per nodo
- 2
- Numero acceleratori
- 8
- Nodi
- 1
- Stack software
- vLLM 0.22.0, PyTorch 2.10.0, ROCm 7.2.2
- Divisione del test
- closed
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