8 × AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

Sistema testato

Processore: AMD EPYC 9655
Grafica: AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e
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 / gpt-oss-120bOffline · v6.1 · Tokens/s

8 × AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

117.804^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 84.217
Precisione dei pesi: fp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 96
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

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

8 × AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

110.188^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: exact_match: 83.843
Precisione dei pesi: fp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 96
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

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

8 × AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

103.792^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: ROUGE1: 44.5322 ROUGE2: 22.1855 ROUGEL: 28.9228 TOKENS_PER_SAMPLE: 284.4
Precisione dei pesi: fp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 96
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

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

8 × AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

103.932^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: ROUGE1: 44.5341 ROUGE2: 22.1716 ROUGEL: 28.9333 TOKENS_PER_SAMPLE: 284.0
Precisione dei pesi: fp4
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 96
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

MLPerf Inference / llama3.1-8bOffline · v6.1 · Tokens/s

8 × AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

158.458^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: ROUGE1: 38.5617 ROUGE2: 16.0263 ROUGEL: 24.4381 ROUGELSUM: 35.6994 GEN_LEN: 8151245
Precisione dei pesi: fp8
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 96
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

MLPerf Inference / llama3.1-8bServer · v6.1 · Tokens/s

8 × AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

148.563^* Tokens/s

Accuratezza obiettivo / risultato: ROUGE1: 38.5211 ROUGE2: 16.0095 ROUGEL: 24.4208 ROUGELSUM: 35.662 GEN_LEN: 8168331
Precisione dei pesi: fp8
Divisione: closed
Tipo di sistema: datacenter
Disponibilità: available
Core per processore: 96
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

Elaborazione e piattaforma

Processore: AMD EPYC 9655
Grafica: AMD Instinct MI355X 288GB HBM3e

Connettività e software

Sistema operativo: Ubuntu 24.04.4 LTS

Configurazione di sistema

Numero di core host riportato: 96
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

* Dati provvisori