西湖娱乐城,西湖娱乐城官方网站,西湖娱乐城APP,西湖娱乐城网址,西湖娱乐城注册不算不知道，一算吓一跳：在英伟达平台每花一美元，获得的性能是AMD的15倍。

　　来自Signal65的一份最新详尽报告揭示了这个现实，一定条件下生成同样数量的token，英伟达的成本只有AMD的十五分之一。

　　这份报告基于SemiAnalysis Inference MAX的公开基准测试数据，时间跨度从2025年10月到12月，覆盖了从密集模型到前沿MoE推理模型的全场景测试。

　　AI模型正在经历一场架构革命，打开Artificial Analysis排行榜就会发现，智能度排名前十的开源模型清一色都是MoE

　　另一项来自OpenRouter的数据显示，超过50%的token流量正在被路由到推理模型上。

　　MoE架构的核心思路是把模型参数拆分成多个专门化的“专家”子网络，每个token只激活其中一小部分。

　　以经典的DeepSeek-R1为例，它拥有6710亿总参数，但每个token只激活370亿——这让它能以更低的计算成本提供前沿级别的智能。

　　问题随之而来。当专家分布在多块GPU上时，GPU之间的通信延迟会导致计算单元空闲等待数据，这些空闲时间直接转化为服务商的成本。

　　报告指出，无论是英伟达B200还是AMD MI355X，所有8卡系统在超出单节点规模后都会撞上“扩展天花板”（scaling ceiling）。

　　在软件层面，整个系统就像一块巨型GPU一样运作。配合英伟达Dynamo推理框架的分离式预填充-解码调度和动态KV缓存路由，这套架构能够有效突破8卡系统的通信瓶颈。

　　两个平台的绝对性能相比10月都有显著提升，英伟达的峰值吞吐从约7000 tokens/sec跃升至14000以上，AMD则从约6000提升到8500左右，但相对差距反而拉大了。

　　更关键的是，GB200 NVL72能够达到竞争平台根本无法企及的水平，在28卡配置下可以输出超过275 tokens/sec/user，而MI355X在相当吞吐水平下的峰值只有75 tokens/sec/user。

　　而GB200 NVL72价格仅上涨1.67倍，换算下来每美元性能提升约12倍，单token成本降至H200的十二分之一。

　　MoE推理让网络成为推理成本的瓶颈，而机柜级的GB200 NVL72恰好解决了这个问题。价值的衡量标准正在从单纯的算力转向“每美元能产出多少智能”。

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