DeepSeek V4推理性能分析：NVIDIA华为表现最优，AMD实现百倍提升

开源AI大模型DeepSeek V4的发布，不仅带来了新的模型选择，更成为检验各大AI计算生态成熟度的试金石。用户最关心的问题是：在NVIDIA、华&为、AMD等主流平台上，谁能为DeepSeek V4提供最快、最优的推理支持？性能表现究竟如何？

根据SemiAnalysis发布的最新性能分析报告，综合评估了NVIDIA CUDA、华&为CANN以及AMD ROCm等生态对DeepSeek V4的推理支持情况。报告揭示了不同平台在模型发布当天的支持能力、后续优化速度以及最终的硬件性能表现，为开发者选择部署平台提供了关键参考。

NVIDIA CUDA生态保持领先优势

分析显示，

。这意味着开发者无需等待适配，即可在包括最新的GB200/GB300在内的硬件上开箱使用。这种无缝的支持体验，巩固了CUDA生态在AI开发领域的首选地位。报告特别指出，基于GB300硬件计算的Token成本依然维持在较低水平，体现了其在性能与成本效率上的综合优势。

华&为昇腾生态实现重大突破

令人瞩目的是，华&为昇腾生态在此次测试中表现突出。

。这标志着国产AI平台在主流大模型的即时适配能力上取得了显著进步，打破了以往仅有CUDA生态能做到这一点的局面。分析认为，这得益于DeepSeek V4在开发阶段就针对国产平台进行了预先的适配与优化。不过，报告也客观指出，受限于算力约束，国产AI硬件在绝对性能上目前与顶级产品仍存在差距。

AMD生态展现巨大优化潜力

AMD的硬件与ROCm生态在纸面参数上颇具竞争力，但在V4的初期支持上遇到了挑战。其MI355X显卡在最初仅能运行FP8精度，导致推理性能不尽如人意。然而，

。这种快速的迭代优化能力，凸显了其在生态起步阶段所蕴含的巨大潜力。报告认为，虽然AMD生态的完善度仍需加强，但其“起点低、进步快”的模式，为市场提供了另一种风格的选择。

综合来看，当前AI计算生态呈现差异化竞争格局：NVIDIA凭借成熟的生态和领先的硬件保持稳定首选；华&为展示了国产平台在适配能力上的飞跃；而AMD则以其快速的优化响应证明了自身的潜力。对于开发者而言，选择需权衡即时可用性、长期性能潜力以及总体拥有成本等多重因素。