Há também o ponto de que os servidores terão latência, mas, em vez de contabilizar isso, a NVIDIA mostrou seu desempenho na taxa de transferência, não imitando a situação do mundo real, de acordo com a AMD.Além disso, a NVIDIA usou o tipo de dados de desempenho de desempenho VLLM FP16 na AMD enquanto comparava seus resultados com o DGX-H100, que usou o Tensorrt-llm com o FP8 Datatype para exibir esses supostos resultados mal interpretados.A AMD fez três execuções de desempenho usando o Tensorrt-Llm da NVIDIA, o último notável que mediu os resultados de latência entre Mi300x e VLLM usando o conjunto de dados FP16 contra o H100 com Tensorrt-llm.A AMD enfatizou que, em seu teste, usou o VLLM com o conjunto de dados FP16 devido ao seu uso generalizado e a VLLM não suporta FP8.Enviaremos notícias de última hora e análises aprofundadas de CPUs, GPUs, AI, hardware fabricante e mais direto para sua caixa de entrada.
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