哪个深度学习框架速度最快

在深度学习框架领域，速度是一个关键因素，尤其是在需要高效处理大规模数据集和复杂模型的场景中。以下是对当前速度最快的深度学习框架的详细分析：

英伟达的Blackwell架构与Llama 4 Maverick模型

• 框架/技术：英伟达的Blackwell架构结合TensorRT-LLM优化框架和Eagle-3架构训练推测解码草稿模型。
• 特点：在gemm、moe及attention计算中全面应用fp8数据格式，有效缩小模型体积并提高计算效率。应用cuda内核优化技术，如空间分区、gemm权重重排、attention内核并行优化、程序化依赖启动(pdl)等；运算融合技术如fc13+swiglu、fc_qkv+attn_scaling、allreduce+rmsnorm融合。
• 速度记录：单节点使用8块b200 gpu的dgx b200服务器，实现了llama 4 maverick模型每秒单用户生成1000个token(tps/user)的惊人成绩。单台服务器(gb200 nvl72,配备72颗blackwell gpu)的整体吞吐量达到了72,000 tps。

其他框架的性能特点

• TensorFlow：在大规模分布式训练方面有强大的优势，通过分布式策略可以方便地在多台服务器、多个GPU上进行模型训练，适用于工业级大规模数据的深度学习任务。
• PyTorch：动态计算图使得模型定义和训练过程较为直观，在小规模到中等规模模型训练中表现出色，训练速度通常优于Keras，与TensorFlow相当或略快。
• MXNet：在分布式训练场景下性能突出，对计算图的优化能力强，能高效利用多机多卡进行并行计算，训练大规模模型时速度较快。
• Caffe：在图像识别任务中表现出较好的训练性能，简洁快速，适合在多种平台上进行。

综上所述，英伟达的Blackwell架构与Llama 4 Maverick模型在速度方面表现最为突出，达到了每秒处理72,000个token的惊人速度。这一成绩得益于英伟达在CUDA内核优化技术、gemm、moe及attention计算中全面应用fp8数据格式等一系列技术创新。