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<p>🔥 <strong>【核心发现】</strong><br>⚡️ <strong>成本革命</strong>：AMD MI325X在特定场景下<strong>TCO比H200低50%</strong>，颠覆性价比认知<br>🚀 <strong>能效突破</strong>：英伟达GB200 NVL72 <strong>能效提升8倍</strong>，每兆瓦Token产出领先AMD <strong>20%</strong><br>💸 <strong>测试规模</strong>：平台每夜在<strong>数百颗芯片</strong>上运行，覆盖<strong>主流推理框架与模型</strong><br>🌐 <strong>开源价值</strong>：InferenceMAX™完全开源，提供<strong>真实世界应用基准</strong></p><h4><strong>🔍 章节索引</strong></h4><p><strong>一、基准测试革命：为什么需要InferenceMAX™？</strong><br>→ <strong>行业痛点</strong>：<br>- LLM推理软件<strong>每月迭代</strong>，传统基准测试<strong>迅速过时</strong><br>- 厂商宣传数据与<strong>真实业务场景</strong>存在巨大差距<br>→ <strong>平台创新</strong>：<br>- <strong>每夜自动测试</strong>数百颗GPU，持续追踪<strong>SGLang/vLLM/TensorRT-LLM</strong>性能<br>- 模拟<strong>聊天/推理/摘要</strong>等真实负载，1k输入8k输出标准场景<br>→ <strong>测试范围</strong>：<br>- 覆盖<strong>GB200 NVL72, MI355X</strong>等主流GPU，即将扩展<strong>Google TPU/AWS Trainium</strong><br>- 支持<strong>LLaMA 70B, DeepSeek R1 670B, GPT-OSS 120B</strong>等模型</p><p><strong>二、四大关键指标：如何科学衡量推理性能？</strong><br>→ <s...