NVIDIA Blackwell、エージェントハードウェアベンチマークでH200を20倍上回る

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ME AI ニュース：アクティブモニタリングサービス Beating の監視によると、評価機関 Artificial Analysis が業界初のエージェント（Agent）ハードウェアベンチマーク AA-AgentPerf を発表しました。従来の評価は単発の質問応答のような「短距離走」で、応答速度のみを測定しますが、エージェントタスクは「リレー走」に似ており、AI は自ら目標を分解し、ファイルの読み書きやコードの修正、テストの実行を繰り返し行う必要があります。このような頻繁なインタラクションは、サーバーのメモリ容量とスケジューリング効率に非常に高い要求を課します。このベンチマークは、実際のプログラミングトラジェクトリを再現し、「単位電力あたりの並列エージェント数」を主要なエネルギー効率指標として設定し、データセンターの電力と資金のボトルネックに直接アプローチします。第1回テストでは、1.6兆パラメータのオープンソースモデル DeepSeek V4 Pro が実行されました。その結果、NVIDIA Blackwell 液冷ラックシステム GB300 NVL72 は、1MWの電力で61,400個の並列エージェントをサポートできる一方、前世代のHopper HGX H200は2,600個しかサポートできず、エネルギー効率は20倍以上向上しました。単一GPUの並列処理容量も41倍向上しました。これにより、同じ電力予算でデータセンターは20倍のエージェント並列規模をサポートでき、自動プログラミングやカスタマーサポートなどのアプリケーション導入コストを大幅に削減できます。最初の結果では、AMD Instinct MI355X は一時的に遅れています。評価機関は、AMDとH200の構成ともに汎用オープンソースvLLMフレームワークを使用しており、深層最適化は行っていないと指摘しています。今後、サービスフレームワークや内部演算子の最適化が進むにつれて、AMDの性能はさらに向上する可能性があります。現在、Together AI などの推論プロバイダーはすでにBlackwell上でDeepSeek V4 Proをデプロイし、エージェントプログラミングツールCursorにリアルタイム推論を提供しています。（出典：BlockBeats）
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