来自 Wafer.ai 的一篇博文详细介绍了他们如何在 AMD 的 MI355X GPU 上运行 Kimi K3 模型，从而实现了更优的每美元性能。尽管 Kimi K3 拥有 2.8T 的巨大参数量，需要大量的 VRAM，但 MI355X 凭借其每个 GPU 288GB 的 VRAM，证明了其作为 NVIDIA B300 和 B200 GPU 的经济高效替代方案。虽然 NVIDIA 的硬件提供了更高的总吞吐量，但 MI355X 提供了更优的每美元性能比，尤其是在考虑成本差异时。文章还提到了在 AMD 的 ROCm 平台上优化 Kimi K3 所需的工程工作，包括修复了推测解码过程中出现的 NameError。 AI
影响 展示了部署大型开源 AI 模型具有成本效益的硬件解决方案，可能降低了入门门槛。
排序理由 博文详细介绍了运行大型开源模型的特定硬件的性能基准和成本效益。
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