B200 FP8：启用 MTP 与关闭投机解码的对比
在 B200 FP8（NVIDIA Blackwell）上运行 DeepSeek R1 时，对比启用 MTP和关闭投机解码两种配置的表现，涵盖不同 LLM 工作负载下的吞吐量、成本和交互性。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。
不同推理引擎统计 MTP 接受率的口径并不一致，因此同一条曲线上来自不同引擎的数据点不可直接比较。在交互性相同的情况下，吞吐量和成本差异可能来自引擎本身，并不完全代表投机解码带来的收益。跨引擎对比时请谨慎解读。
在 B200 FP8 上运行 DeepSeek R1，目标交互性设为 44 tok/s/user：启用 MTP 时，吞吐量为 5274 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.09；关闭投机解码时，吞吐量为 1885 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.25。MTP 的成本效率高出 180%；MTP 的单芯片吞吐量高出 180%。投机解码会增加 draft token 的计算量，以减少解码步数；收益取决于序列长度和批大小。
75 tok/s/user 位于 13–137 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点，启用 MTP 时，吞吐量为 2542 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.19；关闭投机解码时，吞吐量为 1042 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.46。MTP 的成本效率高出 144%；MTP 的单芯片吞吐量高出 144%。投机解码的收益因工作负载而异；输出较短的 prompt 通常收益较小。
在 B200 FP8 上运行 DeepSeek R1，目标交互性设为 106 tok/s/user：启用 MTP 时，吞吐量为 1327 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.36；关闭投机解码时，吞吐量为 503 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.95。MTP 的成本效率高出 164%；MTP 的单芯片吞吐量高出 164%。投机解码通过接受 draft token 降低每 token 延迟；收益因工作负载和 prompt 分布而异。 （以上数据基于此 URL 固定的 8k/1k · fp8 工作负载；切换序列长度或模型后，表格和图表会同步更新。表格始终使用本页指定的精度，控件中的精度选项只影响图表。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | 启用 MTP:5274.0关闭投机解码:1884.9 | 启用 MTP:2542.0关闭投机解码:1042.5 | 启用 MTP:1327.0关闭投机解码:503.5 |
| 成本（$/M tok） | 启用 MTP:$0.091关闭投机解码:$0.255 | 启用 MTP:$0.189关闭投机解码:$0.461 | 启用 MTP:$0.362关闭投机解码:$0.955 |
| tok/s/MW | 启用 MTP:3084218关闭投机解码:1102269 | 启用 MTP:1486530关闭投机解码:609641 | 启用 MTP:776046关闭投机解码:294418 |
| 并发数 | 启用 MTP:~389关闭投机解码:~22 | 启用 MTP:~160关闭投机解码:~66 | 启用 MTP:~87关闭投机解码:~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。