MI355X: FP4 vs FP8 精度对比
在 MI355X（AMD CDNA 4）上对比 FP4 与 FP8 精度对 DeepSeek R1 推理的影响。涵盖各类 LLM 工作负载的吞吐量、延迟与成本。使用下方图表控件切换序列和指标——交互方式与主推理图表相同。
在 DeepSeek R1（MI355X）上以 66 tok/s/user 交互性运行时，FP4 吞吐量为 1848 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $0.22；FP8 吞吐量为 807 tok/s/GPU，成本 $0.50。FP4 每 token 成本低 121%；FP4 每 GPU 吞吐量高出 129%。低精度量化以模型精度换取吞吐量——请查看评估页面了解质量影响。
FP4 在 DeepSeek R1（MI355X）上以 116 tok/s/user 运行时达到 642 tok/s/GPU（每百万 token $0.64）；FP8 达到 295 tok/s/GPU（$1.41）。FP4 每 token 成本低 119%；FP4 每 GPU 吞吐量高出 118%。量化级别的精度差异在评估页面中跟踪。
DeepSeek R1（MI355X）在 166 tok/s/user 交互性下的吞吐量：FP4 为 206 tok/s/GPU，FP8 为 130。每百万 token 成本分别为 $1.99 和 $3.59。FP4 每 token 成本低 80%；FP4 每 GPU 吞吐量高出 59%。低精度带来的成本-吞吐量权衡只是全貌的一部分——请参阅评估页面的精度数据。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k 选择——如果您在控件中更改序列或模型，下方表格和图表会自动更新。每一侧取该精度下的最优可用推理配置，可能包含投机解码（如 MTP）——与其他对比页面的口径一致。）
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | FP4:1847.7FP8:807.1 | FP4:642.0FP8:295.1 | FP4:206.4FP8:130.1 |
| Cost ($/M tok) | FP4:$0.224FP8:$0.496 | FP4:$0.641FP8:$1.407 | FP4:$1.992FP8:$3.588 |
| tok/s/MW | FP4:697244FP8:304555 | FP4:242280FP8:111376 | FP4:77885FP8:49089 |
| Concurrency | 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的推理性能指标。