MI355X：FP4 与 FP8 精度对比
在 MI355X（AMD CDNA 4）上，比较 FP4 与 FP8 两种量化精度对 DeepSeek R1 推理的影响，涵盖不同 LLM 工作负载下的吞吐量、延迟和成本。可通过下方图表控件切换序列长度和指标，操作方式与主推理图表相同。
在 MI355X 上运行 DeepSeek R1，目标交互性为 66 tok/s/user 时，FP4 的吞吐量为 1848 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.23；FP8 的吞吐量为 807 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.52。FP4 的成本效率高出 129%；FP4 的单芯片吞吐量高出 129%。较低的量化精度以模型准确率为代价换取更高吞吐量；如需了解对模型质量的影响，请查看评估页。
当 DeepSeek R1 在 MI355X 上的目标交互性为 116 tok/s/user 时，FP4 的吞吐量为 642 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.65；FP8 的吞吐量为 295 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $1.41。FP4 的成本效率高出 118%；FP4 的单芯片吞吐量高出 118%。不同量化精度下的模型准确率差异可在评估页查看。
在 MI355X 上运行 DeepSeek R1，目标交互性为 166 tok/s/user 时，FP4 与 FP8 的吞吐量分别为 206 和 130 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $2.02 和 $3.20。FP4 的成本效率高出 59%；FP4 的单芯片吞吐量高出 59%。较低量化精度下的成本与吞吐量权衡只是整体考量的一部分；模型准确率数据请参阅评估页。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 1k/1k 配置；在控件中切换序列长度或模型后，下方表格和图表会同步更新。两侧均采用各自精度下可用的最优推理配置；只有存在相应测试配置时，才可能纳入 MTP 等投机解码方法。该口径与其他对比页面一致。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | FP4:1847.7FP8:807.1 | FP4:642.0FP8:295.1 | FP4:206.4FP8:130.1 |
| 成本（$/M tok） | FP4:$0.226FP8:$0.516 | FP4:$0.649FP8:$1.412 | FP4:$2.019FP8:$3.203 |
| tok/s/MW | FP4:884065FP8:386158 | FP4:307198FP8:141218 | FP4:98754FP8:62242 |
| 并发数 | FP4:~232FP8:~115 | FP4:~64FP8:~10 | FP4:~16FP8:~4 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下，来自 AgentX 场景的智能体推理指标与固定序列推理指标。