行业基准测试动态 - MLCommons最新基准测试显示Nvidia Blackwell GPU架构性能全面领先，AMD Instinct MI325与Nvidia H200在Llama2 70B（700亿参数）测试中表现接近 [1][3][10] - MLPerf新增3项基准测试以反映AI技术演进，包括Llama2-70B Interactive（要求≥25 token/秒且响应延迟≤450毫秒）、Llama3 1 405B（128k上下文窗口）及RGAT图注意力网络（处理2TB科学论文数据并分类至3k主题） [2][4][5][12] 硬件性能对比 - Nvidia Blackwell B200内存带宽较H200提升36%，支持4位精度计算，Supermicro 8核B200系统在Llama3 1 405B测试中token生成速度达H200系统的4倍，Llama2 70B交互测试中快3倍 [8][9][14][15] - Nvidia GB200整合方案（GPU+Grace CPU）在未验证测试中单机架Llama2 70B处理速度达869,200 token/秒，官方最快B200服务器为98,443 token/秒 [9][15] - AMD MI325X内存容量256GB（+33%）、带宽6TB/秒（+13%），Llama2 70B测试性能与H200差距3%-7%，图像生成差距<10% [15][16][17] 其他厂商进展 - 英特尔Xeon 6芯片图像识别性能达40,285样本/秒，较Xeon 5提升80%，但仅为双H100系统性能的1/3，Gaudi 3加速器因软件未就绪缺席测试 [17][18] - 谷歌TPU v6e图像生成查询速度5 48次/秒，较v5e提升2 5倍，与H100系统相当 [18] 技术趋势 - 大模型参数规模呈指数增长：GPT-3为1750亿参数，GPT-4达近2万亿参数，推动基准测试迭代加速 [2][4][11] - 行业转向宽上下文窗口（Llama3 1 405B达128k token）和低精度计算（B200支持4位）以优化性能 [5][14]