GLM 5/5.1 · 投机解码

MI325X FP8:启用 MTP 与关闭投机解码的对比

MI325X FP8AMD CDNA 3)上运行 GLM 5/5.1 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。

MTP 接受率不宜跨引擎直接比较

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。

GLM 5/5.1 在 MI325X FP8 上的目标交互性设为 21 tok/s/user:启用 MTP 时,吞吐量为 186 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $1.64;关闭投机解码时,吞吐量为 185 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $1.65。每 token 成本基本持平;单芯片吞吐量基本持平。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 MI325X FP8 上运行 GLM 5/5.1,目标交互性设为 26 tok/s/user:启用 MTP 时,吞吐量为 100 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $3.07;关闭投机解码时,吞吐量为 100 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $3.06。每 token 成本基本持平;单芯片吞吐量基本持平。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。

30 tok/s/user 接近 17–34 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 62 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $4.95;关闭投机解码时,吞吐量为 62 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $4.93。每 token 成本基本持平;单芯片吞吐量基本持平。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。)

GLM 5/5.1:MI325X FP8 上两种配置(启用 MTP、关闭投机解码)在相同交互性水平下的对比
MI325X FP8 上两种配置(启用 MTP、关闭投机解码)的对比(默认工作负载)。
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)
启用 MTP:186.0关闭投机解码:185.3
启用 MTP:99.5关闭投机解码:99.9
启用 MTP:61.7关闭投机解码:62.0
成本($/M tok)
启用 MTP:$1.643关闭投机解码:$1.649
启用 MTP:$3.071关闭投机解码:$3.060
启用 MTP:$4.952关闭投机解码:$4.930
tok/s/MW
启用 MTP:110051关闭投机解码:109670
启用 MTP:58882关闭投机解码:59083
启用 MTP:36512关闭投机解码:36677
并发数
启用 MTP:~39关闭投机解码:~38
启用 MTP:~16关闭投机解码:~16
启用 MTP:~9关闭投机解码:~9

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。

基准测试配置