前方高能预警：自己的粉丝自己宠，老王狠心掏空钱包，直接拿下8卡H200
！这次我们要用显卡界的"法拉利"，跑一跑最新的DeepSeek-V3.2-Exp（671B参数，FP8精度）。
废话不多说，直接上硬核数据！💪
📊 性能压测：让数据说话
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💥 见证奇迹的时刻：Prefill速度炸裂！
测试过程中，老王亲眼目睹了一个让人头皮发麻的数据：Prefill瞬时速度飙到 25767 tokens/秒！
有人问Prefill是什么？
简单来说，Prefill就是大模型的"阅读理解阶段"——在开始输出答案之前，模型要先把你的问题"看"完、"理解"透。这个过程就叫Prefill（预填充）。
而H200的Prefill速度达到了 25000+ tokens/秒，这意味着什么？
📖 让我们来感受一下这个速度
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📚 H200"看"完一本《红楼梦》的时间，你可能还在读"满纸荒唐言"这五个字 
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🚀 这速度就像是开着超音速战斗机在书海里飞——普通人还在翻封面，它已经把整本书装进脑子了
简单来说：H200的Prefill阶段，就像是把整个图书馆瞬间扫描进大脑的过程 🧠⚡
💡小知识：为什么输出速度（Decode）比Prefill慢那么多？因为输出是"一个字一个字地想"，必须串行生成；而阅读可以"整页整页地扫"，可以并行处理。这就是为什么H200能25000 tokens/秒 的"看"，但"说"的时候只有1000-2000 tokens/秒 左右。
划重点：
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H200的时延是H20的一半，系统吞吐是H20的2.1倍。（从599到1263 tokens/s） -
H200 在处理长文本（65K输入）时，依然保持稳定的性能表现 -
并发100的场景下，H200 能稳定输出 1294 tokens/s，这个速度，谁用谁知道 😎 -
新模型DeepSeek-V3.2-Exp虽然刷新了各大榜单的SOTA，但推理阶段消耗的算力与R1基本一样
🔥 DeepSeek-V3.2-Exp：撬动5千亿市值的黑科技
这可是9月29日号刚开源的"当红炸子鸡"！它采用了鼎鼎大名的 UE8M0 量化格式，这项技术直接撬动了A股千亿市值，可见其影响力之大。
🎯 UE8M0到底是什么黑科技？
说到UE8M0，咱们得先从FP8量化技术说起。简单来说，这是一场"瘦身革命"：
技术原理：
- 权重存储：671B参数的大部分权重采用FP8 E4M3格式存储（4位指数 + 3位尾数）；
- 计算精度：推理时需要将FP8转换为FP32进行计算，保证精度；
- 关键挑战：FP8（表示范围：-448到448）和FP32（表示范围：±3.4×10³⁸）之间存在数量级差距；
- 解决方案：引入**缩放因子（Scale Factor）**来弥补这个鸿沟，而这个缩放因子就采用 UE8M0格式存储；
简单来说：用FP8存模型参数省空间，用UE8M0存缩放因子省开销，计算时转FP32保精度。这就是DeepSeek的"降本增效"秘诀！🎓
🏆 一流企业定标准
这项技术的影响可不仅仅是技术层面：
一流企业做标准，二流企业做品牌，三流企业做产品。
DeepSeek这波操作，直接在定义AI算力的新标准，引领硬件研发方向。这才是真正的降维打击！
🤔 H200的"尴尬"处境
测试过程中，老王发现了一个有意思的事实：
- H200（SM90架构）：原生不支持UE8M0格式，缩放因子只能用FP32存储
- B200/B300（SM100架构）：原生支持UE8M0，专为新一代量化技术优化
换句话说，H200虽强，但在UE8M0支持上还是"老一辈"了。不过别慌，DeepSeek开源了 DeepGEMM 工具包，可以让H系列显卡通过软件转换支持UE8M0！
📦 工具包传送门：
DeepGEMM
https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM
💭 老王的肺腑之言
经过这次"烧钱式"深度体验，老王有几点心得想跟大家分享：
性能表现
H200的推理吞吐量确实是H20的两倍以上，数据摆在那儿，实打实的性能提升。
定位思考
但说句实在话，用H200做推理，有点"大材小用"了。要知道：
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H200本质上是一张训练卡 -
DeepSeek自己都是用H200的"阉割版"H800训练出来的模型 -
H200的真正价值在于模型训练场景，那才是它的主战场
老王的比喻
这就好比买了辆法拉利去买菜 —— 能用，很爽，但总觉得有点浪费 😄
不过话说回来：
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如果预算充足，用法拉利买菜也是一种生活态度 -
对于需要极致推理性能的场景，H200确实是目前的顶级选择 -
待B200/B300普及后，配合原生UE8M0支持，才是真正的"天作之合"
📮 互动时间
各位看官，你们怎么看？
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H200做推理值不值？ -
有没有用过更牛的配置？ -
对DeepSeek的UE8M0技术怎么看？
欢迎在评论区留言交流！老王会认真看每一条评论的～～～
关注老王，带你玩转AI算力！ 🚀
本文测试环境：8卡H200 + DeepSeek-V3.2-Exp (671B) + SGLang v0.5.3
数据真实，欢迎拍砖讨论