MLCommons sammelt in MLPerf Training v6.0 Messungen für festgelegte Trainingsaufgaben. Cloud-Anbieter skalieren dabei erstmals bis auf 8.192 GPUs; die Größenordnung entspricht damit vollständigen Rechenzentrums-Setups.
NVIDIA nennt für Blackwell unter anderem 2,02 Minuten für einen MLPerf-Benchmarklauf zur DeepSeek-V3-Trainingsaufgabe mit 671 Milliarden Parametern auf 8.192 GPUs und 7,07 Minuten für die entsprechende Llama-3.1-405B-Aufgabe. Die neue GB300-Generation liege je nach Aufgabe 1,3- bis 1,6-mal vor GB200.
Auf identischer GB300-Hardware stieg der gemeldete DeepSeek-V3-Durchsatz binnen drei Monaten von 1.298 auf 1.648 TFLOPS pro GPU. Das ist ein Softwaregewinn ohne Hardwarewechsel. MLPerf ist aussagekräftiger als ein isolierter Herstellerwert, deckt aber nur die festgelegten Trainingsaufgaben ab.