H200 FP8：启用 MTP 与关闭投机解码的对比
在 H200 FP8（NVIDIA Hopper）上运行 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T 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。
DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T 在 H200 FP8 上的目标交互性设为 29 tok/s/user：启用 MTP 时，吞吐量为 270 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $1.25；关闭投机解码时，吞吐量为 280 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $1.21。关闭投机解码 的成本效率高出 3%；关闭投机解码 的单芯片吞吐量高出 3%。draft token 接受率决定了在给定并发数下，投机解码是提升性能还是拖累性能。
在 H200 FP8 上运行 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T，目标交互性设为 50 tok/s/user：启用 MTP 时，吞吐量为 214 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $1.58；关闭投机解码时，吞吐量为 130 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $2.62。MTP 的成本效率高出 65%；MTP 的单芯片吞吐量高出 65%。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。
70 tok/s/user 接近 9–91 tok/s/user 交互性区间的上限。在这一运行点，启用 MTP 时，吞吐量为 133 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $2.54；关闭投机解码时，吞吐量为 68 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $4.96。MTP 的成本效率高出 95%；MTP 的单芯片吞吐量高出 95%。投机解码的收益因工作负载而异；输出较短的 prompt 通常收益较小。 （以上数据基于此 URL 固定的 1k/1k · fp8 工作负载；切换序列长度或模型后，表格和图表会同步更新。表格始终使用本页指定的精度，控件中的精度选项只影响图表。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | 启用 MTP:270.5关闭投机解码:279.9 | 启用 MTP:214.1关闭投机解码:129.6 | 启用 MTP:133.5关闭投机解码:68.4 |
| 成本（$/M tok） | 启用 MTP:$1.253关闭投机解码:$1.211 | 启用 MTP:$1.583关闭投机解码:$2.616 | 启用 MTP:$2.539关闭投机解码:$4.958 |
| tok/s/MW | 启用 MTP:197442关闭投机解码:204296 | 启用 MTP:156265关闭投机解码:94565 | 启用 MTP:97430关闭投机解码:49896 |
| 并发数 | 启用 MTP:~44关闭投机解码:~35 | 启用 MTP:~19关闭投机解码:~11 | 启用 MTP:~8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。