DeepSeek R1 · 每美元性能
DeepSeek R1 — H100 vs MI300X 每美元性能
H100（NVIDIA Hopper）与 MI300X（AMD CDNA 3）在 DeepSeek R1 上的每百万 token 成本。基于所属云服务商 TCO 归一化的输出 token 性能——在各类 LLM 工作负载下的每美元性能。在每个目标交互性水平下选出更经济的 SKU。使用下方图表控件切换序列、精度和指标——交互方式与主推理图表相同。
MI300X 在 DeepSeek R1 上以 36 tok/s/user 运行时领先于 H100——每百万 token 成本 $1.16 对 $1.31，差距达 12%。
将 DeepSeek R1 推至 47 tok/s/user 时，H100 每百万 token 成本为 $1.77，MI300X 为 $1.66——MI300X 领先 6%。
H100：每百万 token $2.59。MI300X：$2.74。均在 DeepSeek R1 上以 58 tok/s/user 运行，H100 便宜 6%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
GPU 定价（所属云服务商）： H100 $1.30/GPU/hr · MI300X $1.12/GPU/hr. 来源： SemiAnalysis Market August 2025 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Dollar per Million Tokens | H100:$1.305MI300X:$1.163 | H100:$1.766MI300X:$1.663 | H100:$2.589MI300X:$2.737 |
| Concurrency | H100:~666MI300X:~31 | H100:~293MI300X:~17 | H100:~140MI300X:~8 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。
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