DeepSeek V4推感性能全面解析：NV、华为、AMD三强100倍性能提升方案

6月10日消息，作为开源AI大模型的中坚力量，DeepSeek V4的问世不仅意味着多了一款大模型，更成为各大AI生态圈的一次重要考验：谁能率先支持DeepSeek V4，谁家的生态就将获得更大的优势。

SemiAnalysis日前发了一篇长文分析了V4的推理性能，对比了目前常见的AI生态圈，包括NVIDIA、华为、AMD及各自的CUDA、ROCm、CANN，以及第三方社区开源的各种方案。

综合下来，目前最强、最优的还是NVIDIA的CUDA平台vLLM及SGLang框架，V4发布当天就能Day0支持，哪怕是最新的硬件GB200/300也是开箱可用的水平。

华为的昇腾生态在这个问题上也不弱于CUDA，昇腾950DT+CANN框架也是发布当天Day0支持，硬件及软件上都可以做到全栈支持。

这两个生态是最优的，要知道以往不论国内外大模型，基本上只有NVIDIA的CUDA生态可以做到Day0全栈支持，显然V4在开发阶段就针对国产AI平台做了适配及优化，这一点也确实做到了。

AMD的硬件及ROCm生态指标都不错，但在V4的Day0支持上拉跨了，MI355X显卡刚开始只能跑FP8，性能很差，但AMD的SGLang团队追赶得极快，26天时间里就把性能提升了100x倍。

综合SemiAnalysis的分析来看，NVIDIA的CUDA生态圈肯定还是最稳的，Day0支持毫无悬念，而且还有最新的硬件加持，GB300的Token成本算下来还是很低的。

华为的昇腾+CANN生态也能做到NVIDIA那样的Day0支持，这方面也让人刮目相看，也是国产AI平台的一次重大进步，只不过跟NVIDIA相比，国产AI的算力被限制住了，硬件性能目前差距比较大。

AMD这边硬件及软件纸面上都很强，但生态还不够完善也是真的，只不过起点低的好处就是进步空间大，100x性能提升听上去也很带感，就是要看客户喜不喜欢这种风格了。