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Las optimizaciones de vLLM de Nvidia superan a AMD en modelos MoE, alcanzando más de 12.000 tokens por segundo

Noticias de la industria de la IA

2026-07-14 09:01:35

NVDA-3,53%

AMD-4,22%

Según SemiAnalysis, el 13 de julio, Nvidia mostró claras ventajas de rendimiento en la optimización de inferencia con vLLM frente a AMD, y la arquitectura GB200 NVL72 alcanzó más de 12.000 tokens por segundo en modelos de mixture-of-experts como Kimi K2.5. El análisis destacó que el framework de inferencia distribuida Dynamo de Nvidia, profundamente integrado con vLLM, permite una paralelización eficiente de expertos y una optimización del caché KV, mientras que la MI355X de AMD actualmente depende de versiones estándar de vLLM sin una optimización comparable en profundidad para escenarios MoE a gran escala.

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