DeepSeek V4推理性能分析：NV华为最优 AMD实现100x提升

生态对决 NVIDIA CUDA稳居榜首

2026年6月10日, DeepSeek V4正式发布, 全球AI生态圈面临一场性能大考。按SemiAnalysis最新报告所示, 在Day0支持方面, NVIDIA的CUDA平台借vLLM及SGLang框架，展露出最佳表现, 于发布当日便可以运行。就连最新的GB200/300硬件都能够开箱即用。其对Token成本的控制极少。

华为昇腾CANN异军突起

凭借昇腾950DT以及CANN框架, 华为同样达成了Day0全栈支持, 变成在这一水准上第二个达成的平台。这意味着国产AI平台在大型模型发布之际, 第一次和NVIDIA处于同等位次值得我们对此加以留意的是, 在V4开发阶段专门针对国产AI做了适配优化, 从而给华为生态争得了竞争方面的优势。

AMD ROCm表现拉胯

AMD的硬件, 以及ROCm软件的指标, 其纸面数据是较为可观的, 然而, 在Day0支持方面, 却是处于严重落后的状况。MI355X这款显卡, 在首发之际, 仅仅能够运行FP8模式, 其性能表现极其糟糕。还好, AMD的SGLang团队此次反应相当迅速经过长达26天的高强度优化之后性能提升幅度达到了令人惊叹的100倍充分展现出了强大的追赶能力。

性能提升 AMD后发制人

尽管一开始的状况不太好, AMD的团队却以令人惊讶的速度去缩小出现的差距, 起点比较低所带来的好处是进步的空间非常大, 性能提升达到100倍在这个行业里确实是很少见的, 这使得不少客户开始去考量是不是适合这种“边发布边优化”的风格, 毕竟稳定性才是商用的关键之处。

算力瓶颈制约国产AI

华为昇腾生态于Day0支持层面展现出令人颇为惊讶的表现, 不过硬件方面的性能差距实在是难以被轻易忽视。国产AI算力会遭遇到相关政策的一定限制, 在硬件性能领域同NVIDIA之间存在有着较为显著的明显差距。然而, 这种状况反倒推动了软件领域得以开展深度程度的优化工作, V4适配的相关劳作便是最为有力十分有力的证明。

生态成熟度成关键抉择

集合SemiAnalysis给出的剖析情状来讲, NVIDIA这家公司的CUDA生态依然是最为成熟有加且呈稳定态势得很, Day0的支持配套方面以及硬件的兼容适应性简直是没有能与之相抗衡的。华为所投身构建的生态则显露出具备快速成长起来的那种潜在能力, 国内本土进行替代所出现的多项方案是日益走向成熟完备的。AMD这一方, 则需要在生态的完善程度这个层面之上持续不断地投入力量使劲儿，依靠所获取到的数据去成功说服客户进而加入到自身阵营当中。

在国产人工智能算力受到限制的背景状况下, 你们想一想, 华为昇腾所塑造的生态, 有没有可能在二零二六年下半年的时候, 实现超越AMD ROCm 的发展态势并且紧追 NVIDIA CUDA? 赶紧点赞把它分享出去, 而且留言一块讨论一下这个问题呀！

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