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vLLM硬件性能评测：A100到MI300X的实战对比

EYES 乱·2026-06-23·阅读 82 GEO检测（免费）
vLLMLLM推理硬件性能评测
|难度：普通|阅读约 12 分钟

1. vLLM硬件性能深度评测：从A100到MI300X的实战对比

作为一名长期从事AI模型部署的工程师，我深知硬件选型对推理性能的影响有多大。最近半年我一直在不同硬件平台上测试vLLM的表现，今天就把这些一手实测数据整理成完整的性能基准报告。无论你是要搭建推理服务器还是选购云服务，这些数据都能帮你做出更明智的决策。

vLLM作为当前最火热的LLM推理优化框架，其核心优势在于创新的PagedAttention内存管理机制。简单来说，它就像给GPU内存装上了"虚拟内存"系统，通过分页管理大幅减少内存碎片，使得像Llama 2-70B这样的大模型也能在单卡上流畅运行。但不同硬件架构对这套机制的适配程度差异很大，这就是我们需要做横向对比的原因。

本次测试覆盖了四款旗舰级加速卡：

  • NVIDIA阵营的A100（80GB PCIe版）和H100（80GB SXM5版）
  • 新发布的L40S（48GB GDDR6版）
  • AMD的MI300X（192GB HBM3版）

所有测试均基于vLLM 0.2.7版本，模型选用Llama 2-70B和GPT-NeoX-20B两个典型代表。测试环境统一使用Ubuntu 22.04 LTS，CUDA 12.1（N卡）和ROCm 5.7（A卡），确保软件栈一致。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 测试环境搭建与基准设计

2.1 硬件配置详解

先来看看我们的测试平台具体配置：

硬件型号 计算单元 显存容量 显存带宽 FP16算力 功耗
NVIDIA A100 6912 CUDA核心 80GB 2039GB/s 312 TFLOPS 300W
NVIDIA H100 14592 CUDA核心 80GB 3350GB/s 756 TFLOPS 450W
NVIDIA L40S 18176 CUDA核心 48GB 864GB/s 181 TFLOPS 350W
AMD MI300X 153
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