问题随之而来 。当专家散布在多块GPU上时 ，GPU之间的通讯延长会导致推算单元空闲期待数据 ，这些空闲功夫直接转化为服务商的成本 。
在软件层面 ，整个系统就像一块巨型GPU一样运作 。共同英伟达Dynamo推理框架的分离式预填充-解码调度和动态KV缓存路由 ，这套架构可能有效突破8卡系统的通讯瓶颈 。
两个平台的绝对机能相比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 。
测试了局显示：在25 tokens/sec/user交互性下 ，GB200 NVL72的每GPU机能是H200的10倍、MI325X的16倍；在60 tokens/sec/user下 ，相比H200的优势扩大到24倍 ，相比MI355X达到11.5倍；在75 tokens/sec/user下 ，GB200 NVL72的机能是B200单节点配置的6.5倍 ，是MI355X的28倍 。
在75 tokens/sec/user交互性下 ，28倍的机能优势除以1.86倍的价值 ，每美元机能达到MI355X的15倍 ，这意味着天生一致数量的token ，英伟达平台的成本只有AMD的十五分之一 。
MoE推理让网络成为推理成本的瓶颈 ，而机柜级的GB200 NVL72刚好解决了这个问题 。价值的衡量尺度在从单纯的算力转向“每美元能产出几多智能” 。
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