--- 格式版本: 2 标题: "16张B200才能跑的Kimi K3，8张AMD就装下了-36氪" 原文链接: "https://36kr.com/p/3924837964101767" 发布日期: "2026-08-10" 发布时间校准状态: "found" 发布时间需复核: "否" 发布时间来源: "llm:scrape:provider_published_at" 发布时间证据: "provider publishedAt: 2026-08-10" 发布时间校准原因: "根据优先级规则，Firecrawl/provider publishedAt 为第一优先级，且无其他更高优先级的候选日期，该日期未显示为会议、活动等非发布时间，因此确认为文章发布时间。" 发布时间校准置信度: "1" 发布时间候选数量: 9 发布时间严格候选数量: 3 发布时间原页读取状态: "source template page reused from URL open" 发布时间未找到原因: "" 发布时间校准时间: "2026-08-10T12:22:38+08:00" 发布时间仲裁状态: "confirmed" 发布时间仲裁尝试次数: 1 发布时间仲裁耗时毫秒: 6794 发现时间: "2026-08-10T12:01:05+08:00" 入库时间: "2026-08-10T04:22:45.123Z" 来源平台: "36氪搜索" 搜索渠道: "source_template" 搜索词: "https://36kr.com/search/articles/AMD" 匹配关键词: - "GPU" - "HBM" - "计算" - "部署" - "性能" - "吞吐" 相关厂家: - "AMD" - "NVIDIA" - "阿里" - "字节" - "OpenAI" 相关专家: [] 内容类型: "网页" 抓取工具: "Jina Reader" 清洗工具: "Jina Reader Markdown + Defuddle/Readability 正文提取" 原始附件: [] AI优质: "否" AI打分: 38 AI分档: "非优质" AI质检状态: "不通过" AI打分理由: "文章主要讨论AMD MI355X部署Kimi K3模型，属于GPU芯片性能对比，未涉及超节点、AI 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[机器之心](https://36kr.com/user/214166)_·_ 2026年08月04日 11:09 显存开始比算力更重要，AMD 押对了吗？ 这可能是 AMD 等了很久的时刻。 最近，Wafer AI 在 AMD MI355X 上部署了 _Kimi_ K3。结果是，原本需要 16 张 NVIDIA B200、横跨两台服务器运行的模型，在一台配备 8 张 MI355X 的 AMD 服务器中就能完成部署。 ![Image 2](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260804/v2_aae8e8b807074c4e9a7857ed36719cd1@000000_oswg511072oswg900oswg678_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 更关键的是，它不只是把模型装进去了。 在输入 1024 Token、输出 400 Token 的测试中，MI355X 跑出了 952 Token/s 的总吞吐量，单用户生成速度达到 118 Token/s。 按照单节点计算，它的吞吐量约为 16 卡 B200 方案的 3.8 倍，性价比也超过了 B200 和 B300。 而最让人意外的是，ROCm 这次居然没有特别折腾。 ## **模型太大，显存开始比算力更重要** _Kimi_ K3 拥有 2.8 万亿参数，仅模型权重就需要超过 1.5 TB 显存，还没算百万 Token 上下文所需的 KV Cache。 一台 8 卡 B200 服务器，每张卡有 192 GB 显存，总容量约为 1.5 TB。也就是说，模型权重都很难完整放下，更别说给 KV Cache 留空间。因此，B200 必须使用两台服务器、16 张 GPU。 B300 每张卡拥有 288 GB 显存，可以在单节点内装下模型。巧的是，AMD MI355X 同样拥有 288 GB 显存，8 张 MI355X 合计约 2.3 TB，一台服务器就够了。 这不只是少用一台机器。模型跨节点运行后，每生成一个 Token，都可能需要通过网络同步数据。即使使用约 195 Gb/s 的 RoCE v2 网络，跨节点通信仍然会拖慢解码。 MI355X 靠更大的显存，把整个模型留在了一个节点里。 ![Image 3](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260804/v2_0774ca2113b0471dad011524a2a09f52@000000_oswg44048oswg1000oswg295_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 从最终结果看，8 张 MI355X 的峰值总吞吐量达到 952 Token/s，单路生成速度为 118 Token/s。 作为对比，16 张 B200 的双节点部署总吞吐量为 498 Token/s，换算到单节点约为 249 Token/s。 也就是说，MI355X 的单节点吞吐量约为 B200 双节点部署平均单节点吞吐量的 3.8 倍。单用户生成速度方面，MI355X 的 118 Token/s 也高于 B200 的 90 Token/s。 B300 依然是绝对性能最高的方案。8 张 B300 的节点总吞吐量达到 1568 Token/s，单路生成速度为 172 Token/s，整体吞吐量大约是 MI355X 的 1.65 倍。 ![Image 4](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260804/v2_634b141a4af64f00a6b9452bb61977ae@000000_oswg97712oswg1080oswg590_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 但价格改变了结论。Wafer 按照 MI355X 每卡每小时 2.5 美元、B200 为 4.25 美元、B300 为 6 美元进行计算。 在这一价格假设下，MI355X 每美元可以提供约 48 Token/s 的峰值吞吐量；B200 约为 7 Token/s；B300 约为 33 Token/s。 B300 更快，但 MI355X 的单位成本效率更高。对于需要大规模运行开放模型的数据中心来说，这可能比单纯争夺性能冠军更加重要。 ## **更意外的是，ROCm 基本可以直接用** 长期以来，AMD 数据中心 GPU 最大的问题往往不是硬件，而是软件。 同一个模型在 CUDA 上可以直接运行，到了 ROCm 上，可能就要改框架、补算子，甚至重写底层内核。 但 _Kimi_ K3 的情况有所不同。 AMD 为它提供了接近首发同步的支持。Wafer 表示，模型基本可以直接在 MI355X 上运行，后续工作主要集中在少量兼容性问题和性能优化上。 其中一个问题出现在推测解码环节。_Kimi_ K3 本身没有提供 MTP 或 EAGLE 所需的草稿模型参数，因此 Wafer 使用了一个外部的块扩散草稿模型。 这套方案在 CUDA 上可以直接运行，但在 ROCm 环境中，第一个真实请求就导致调度器报错。原因是 ROCm 分支里少定义了一个名为 top_k_renorm_prob 的函数。 这个函数所做的事情并不复杂：从概率分布中选出最高的 k 个值，将其他概率归零，再把保留下来的概率重新归一化。 Wafer 最终使用一个普通的 PyTorch 函数补上了这段逻辑，不需要手写 GPU 内核，也不需要重新设计推测解码系统。 修复后，推测解码让单路性能提高约 2.2 倍，中等并发下的单流性能提高约 1.7 倍，峰值总吞吐量则提升了约 18%。 ![Image 5](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260804/v2_bd269d0a0c63474e9c0419434b8c7b9c@000000_oswg79390oswg1080oswg589_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 更重要的是，系统能够在更高并发下达到峰值吞吐量。 ## **首字太慢，最后只补了四个零** 当然，吞吐量并不是推理服务的全部。对于真实用户来说，另一个直接影响体验的指标是 TTFT，也就是从发送请求到看到第一个 Token 之间的等待时间。 在这一项上，MI355X 最初的表现并不好。面对一段约 17.2 万 Token 的冷启动预填充任务，MI355X 需要约 51 秒，而 B300 只需要约 23 秒。 在支持百万 Token 上下文的模型中，预填充任务可能非常庞大。如果处理长上下文时，用户每次都要先等几十秒甚至更久，再高的解码速度也很难弥补体验上的问题。 Wafer 最终发现，性能差距几乎全部来自一个注意力内核。_Kimi_ K3 在 8 路张量并行配置下，每张 GPU 会分到 12 个注意力头。而 AMD AITER 中速度较快的 MLA 预填充内核，只支持 4、8 或 16 的倍数等形状。 12 个头无法匹配，于是系统退回了速度较慢的通用 Triton 实现。 解决办法很朴素：把 12 个注意力头补零到 16 个，调用现有的高速内核，计算完成后再取回真正需要的 12 个头。没有修改模型结构，也没有编写新的汇编内核，只是补了四个零。 优化后，AITER MLA 内核的稳定预填充速度达到约 1.3 万 Token/s，而原来的 Triton 回退路径大约只有 4000～7000 Token/s，冷预填充时间因此缩短了约两到三倍。 这项优化不会改变最终的解码吞吐量，但会显著减少用户等待第一个字出现的时间。 这也说明，AMD 和 NVIDIA 之间看起来很大的软件差距，有时并不是底层能力不足，只是现有高速内核暂时没有覆盖某种新模型形状。 ## **CUDA 的护城河还在，但缺口已经出现** 一次测试当然不能证明 AMD 已经全面追上 NVIDIA。 B200 因为显存不足，被迫跨节点运行；B300 的绝对性能依然领先；ROCm 的工具链、框架支持和开发者生态，也仍然不如 CUDA。 但开放模型正在快速进入万亿参数时代。当模型大到一台服务器装不下时，显存容量就不再只是参数表上的数字，而会直接影响通信成本、部署复杂度和最终吞吐量。 AMD 给单卡配置更多 HBM 的策略，正在变成一种实际的系统优势。 如果 AMD 能继续提升 ROCm 的稳定性、扩大高速内核的形状支持，并为新模型提供更及时的首日适配，那么数据中心就必须认真考虑这些 GPU。价格更低，显存更大，性能够用，软件也不再需要折腾几个月。 对此你怎么看？ 参考链接： https://x.com/wafer_ai/status/2083628389903315406 https://x.com/ChiragAsarpota/status/2083864019870634151 本文来自微信公众号 [“机器之心”（ID：almosthuman2014）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2651048208&idx=2&sn=bc63eb3cc25002794ef8b3131a48e7de&chksm=85bdf4a33447610981a49be8ef19316f47b747f09b5f1fcb33f9291c628f401e310cb881a0e3&scene=0&xtrack=1#rd)，作者：关注LLM的，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。 品牌专题 [](https://adx.36kr.com/api/ad/click?sign=7fad9a9487730f78b69cd041da84a292¶m.redirectUrl=aHR0cHM6Ly90b3BpY3MuMzZrci5jb20vdG9waWMvMzkwNjQwODg1ODg0OTUzOQ¶m.adsdk=cqFYNKVWDOaEEhgocVaPuRDXnTldvcf0Lbv19IPRCjywHPt30aU15p7YJ-SXKrb4sNKZKvG-MqoyyirjxEAapA) +1 2 好文章，需要你的鼓励 [](https://36kr.com/user/214166)[机器之心](https://36kr.com/user/214166)特邀作者 **2**_收 藏_+1**0**_评 论_ ![Image 6: 36氪](https://gateway.36kr.com/api/mis/sns/share/qrCodeUrl?partner_id=web¶m.siteId=1¶m.platformId=2¶m.url=https://36kr.com/p/3924837964101767)_打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮_[_微 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