De eerste officiële resultaten van de AA-AgentPerf-benchmark, gepubliceerd op 12 juni 2026, laten zien dat Nvidia's nieuwste Blackwell Ultra-architectuur niet alleen op papier snel is, maar ook in de praktijk extreme efficiëntie levert voor de nieuwste AI-trend: agentic AI. De GB300 NVL72 wist alle tegenstanders te overtreffen op de eerste, realistische agent-workload
.
Wat meet AgentPerf precies?
Traditionele AI-benchmarks, zoals MLPerf, meten vaak hoe snel een enkel model een tekst kan genereren. AA-AgentPerf is anders. Het is de eerste open, multi-leverancier hardware-benchmark die specifiek kijkt naar agentic AI-inferentie.
Stel je een AI voor die niet één antwoord geeft, maar als een softwareontwikkelaar zelfstandig een taak uitvoert: het schrijft code, roept externe tools aan (zoals een zoekmachine of een rekenmodule), krijgt vertraging terug van die tools (CPU-vertraging), en bouwt voort op een steeds langer wordende context. AgentPerf simuleert precies deze realistische ketens, met data uit echte coderingssessies in meer dan 12 programmeertalen
.
De cruciale vraag van de benchmark is: hoeveel van zulke agenten kan een systeem tegelijk ondersteunen, terwijl het binnen een acceptabele snelheid blijft? De resultaten worden uitgedrukt in het aantal gelijktijdige 'agents per megawatt' (agents/MW), een maatstaf die zowel pure kracht als energie-efficiëntie combineert
.
Nvidia's overweldigende resultaten
Op de DeepSeek V4 Pro-workload – een groot Mixture-of-Experts (MoE)-model dat representatief is voor de krachtigste AI-agenten – leverde het Nvidia GB300 NVL72-systeem de absolute topprestatie
.
Comments
0 comments