独立系経済メディアForbesにアナリストのSteve McDowell氏（Moor Insights & Strategy）が寄稿した記事によると、MLPerf v3.0ベンチマークに提出された90システムのうち82システムがNVIDIA製アクセラレータを使用し、その約半数がH100ベースでした。H100は学習・推論の全ワークロードで記録を更新し、NVIDIAとInflection AIによる3,584基のH100を用いたクラスタはGPT-3規模のモデル学習を11分未満で完了しました。同じベンチマークで唯一の他社LLM提出だったIntel Habana Gaudi2ベースのシステムは、同等の学習に311分を要しており、H100が大幅に上回る結果となっています。