DeepSeek-R1掀起新一轮购卡潮的同时，AMD的含金量也上升了。

在AMD的MI300X上跑FP8满血R1，性能全面超越了英伟达H200——

相同延迟下吞吐量最高可达H200的5倍，相同并发下则比H200高出75%。

这个结果，一方面归功于SGLang框架，另一方面则是得益于AMD新优化的AI内核库AITER。

AITER可以用来加速GPU训练和推理，AMD副总裁Emad Barsoum直接喊出了AITER is all you need。

还有网友表示，英伟达CUDA的护城河要终结了。

之前著名黑客George Hotz也曾表示自己非常看好AMD，认为只要有好的软件MI300X表现就能超越H100。

结果MI300X超额实现了George的期待，直接把H200给超了。

吞吐翻倍、延迟更低

AMD的测试结果显示，MI300X在延迟相似的情况下实现了H200五倍的吞吐量，超过了每秒7k Tokens。

如果固定并发数量，MI300X相同并发下的吞吐量比H200高75%，延迟降低 60%。

如果需要Token间延迟不超过50毫秒，一个H200节点可以处理16个并发请求，MI300X节点则可以处理128个。

除了AMD自己，也有第三方对H100和MI300X进行了对比测试。

结果除了首个Token延迟出现了一些不稳定之外，其余的速度和延迟指标都是MI300X全面超过了H100。

看到MI300X的表现，有人拿出了老黄经典的那句“买的越多省的越多”，表示现在这句话该让AMD来说了。

那么，在这些成绩的背后，AMD都用了那些技术呢？

SGLang框架+AMD张量引擎

软件框架层面，R1在MI300X上取得优异表现的关键，是SGLang框架。

SGLang是一个开源大模型推理框架，是开源社区协作的一项成果，发起者是LMSYS，也就是搞大模型竞技场的那个组织。

SGLang在GitHub上拥有超过1.2万星标，并且不论AMD还是隔壁英伟达，以及马斯克的xAI，都非常青睐这个框架，此外AMD还是SGLang的主要贡献者之一。

在稍早一些的测试当中，使用SGLang在MI300X上运行DeepSeek-R1，仅过了两周就相比于day 0时性能提升到了4倍，吞吐量达到了每秒5921 Tokens。

前面提到的第三方，也在MI300X上分别用SGLang和vLLM进行了测试，结果SGLang完胜。

实际上，SGLang一直是DeepSeek模型的一个最佳拍档，不仅对于AMD，在英伟达H200上，也能带来类似的性能提升。

而在硬件层面，MI300X高效运行R1的关键，是AMD为ROCm（可以理解为AMD版CUDA）打造的AI张量引擎AITER。

AITER是一个包含大量高性能AI算子的集中式存储库，也是一个统一平台，可以轻松找到优化的算子并将其集成到现有框架中。

AITER的基础架构建立在多种底层技术之上，包括 Triton、CK（计算内核）、ASM（汇编）和 HIP（异构可移植性接口）。

它支持各种计算任务，例如推理工作负载、训练内核、GEMM（通用矩阵乘法）运算和通信内核。

它可以让GEMM的性能提升2倍、MoE性能提升3倍、MLA解码性能提升17倍、MHA预填充性能提升14倍。

开启AITER后，MI300X上DeepSeek-V3的吞吐量是开启前的两倍多。

除了框架和硬件的适配，AMD还进行了超参数调整。

AMD发现，当运行具有大量线程（例如128个或更多）的程序时， 由于预填充吞吐量缓慢，带来了系统的性能瓶颈。

于是AMD提高了chunked_prefill_size参数的大小，用更高的内存占用换取了预填充过程的加速。

不过考虑到内存容量大本就是MI300X的一大特色，这种选择也不失为一种更优的结果。

那么，你觉得这次AMD是不是又Yes了呢？

参考链接：
[1]https://rocm.blogs.amd.com/artificial-intelligence/DeepSeekR1-Part2/README.html
[2]https://x.com/tngtech/status/1901779226602115076
[3]https://geohot.github.io//blog/jekyll/update/2025/03/08/AMD-YOLO.html

— 完 —

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