Qwen 3.5 397B-A17B · GB200 NVL72 · 精度对比

GB200 NVL72:FP4 与 FP8 精度对比

GB200 NVL72NVIDIA Blackwell)上,比较 FP4FP8 两种量化精度对 Qwen 3.5 397B-A17B 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 GB200 NVL72 上运行 Qwen 3.5 397B-A17B,目标交互性设为 118 tok/s/user:采用 FP8 时,吞吐量为 6014 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.09;采用 FP4 时,该运行点尚未测试。

在 GB200 NVL72 上运行 Qwen 3.5 397B-A17B,目标交互性设为 201 tok/s/user:采用 FP8 时,吞吐量为 1871 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.28;采用 FP4 时,该运行点暂无基准测试数据。

Qwen 3.5 397B-A17B 在 GB200 NVL72 上的目标交互性设为 283 tok/s/user:采用 FP8 时,吞吐量为 818 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.63;采用 FP4 时,该运行点暂无数据。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/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。)

Qwen 3.5 397B-A17B:GB200 NVL72 上 FP4 与 FP8 在相同交互性水平下的吞吐量与成本
GB200 NVL72 上 FP4 与 FP8 在此对比默认工作负载下的吞吐量与每百万 token 成本。
数据由真实基准测试结果插值得出。调整下方的目标交互性数值,即可比较不同运行点。
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:FP8:6014.4
FP4:FP8:1871.3
FP4:FP8:817.8
成本($/M tok)
FP4:FP8:$0.086
FP4:FP8:$0.276
FP4:FP8:$0.632
tok/s/MW
FP4:FP8:3216272
FP4:FP8:1000702
FP4:FP8:437325
并发数
FP4:FP8:~233
FP4:FP8:~18
FP4:FP8:~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。

配置