As otimizações do vLLM da Nvidia superam a AMD em modelos de MoE, atingindo mais de 12.000 tokens por segundo

NVDA-3,53%
AMD-4,22%
De acordo com a SemiAnalysis em 13 de jul., a Nvidia demonstrou claras vantagens de desempenho na otimização de inferência do vLLM sobre a AMD, com a arquitetura GB200 NVL72 alcançando mais de 12.000 tokens por segundo de taxa de transferência em modelos de mixture-of-experts como o Kimi K2.5. A análise destacou que a estrutura de inferência distribuída Dynamo da Nvidia, profundamente integrada ao vLLM, permite paralelização eficiente dos especialistas e otimização do cache KV, enquanto a AMD's MI355X atualmente depende de versões padrão do vLLM, sem otimizações com profundidade comparável para cenários MoE em larga escala.
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