MI355X FP8：启用 MTP 与关闭投机解码的对比
在 MI355X FP8（AMD CDNA 4）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。
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 MI355X FP8 上运行 GLM 5/5.1，目标交互性设为 42 tok/s/user：启用 MTP 时，吞吐量为 726 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.57；关闭投机解码时，吞吐量为 193 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $2.15。MTP 的成本效率高出 275%；MTP 的单芯片吞吐量高出 275%。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。
GLM 5/5.1 在 MI355X FP8 上的目标交互性设为 47 tok/s/user：启用 MTP 时，吞吐量为 595 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.70；关闭投机解码时，吞吐量为 169 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $2.46。MTP 的成本效率高出 251%；MTP 的单芯片吞吐量高出 251%。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 MI355X FP8 上运行 GLM 5/5.1，目标交互性设为 52 tok/s/user：启用 MTP 时，吞吐量为 467 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.89；关闭投机解码时，吞吐量为 90 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $4.65。MTP 的成本效率高出 421%；MTP 的单芯片吞吐量高出 421%。投机解码会增加 draft token 的计算量，以减少解码步数；收益取决于序列长度和批大小。 （以上数据基于此 URL 固定的 1k/1k · fp8 工作负载；切换序列长度或模型后，表格和图表会同步更新。表格始终使用本页指定的精度，控件中的精度选项只影响图表。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | 启用 MTP:725.7关闭投机解码:193.5 | 启用 MTP:594.8关闭投机解码:169.4 | 启用 MTP:467.3关闭投机解码:89.7 |
| 成本（$/M tok） | 启用 MTP:$0.574关闭投机解码:$2.154 | 启用 MTP:$0.700关闭投机解码:$2.460 | 启用 MTP:$0.892关闭投机解码:$4.647 |
| tok/s/MW | 启用 MTP:347245关闭投机解码:92570 | 启用 MTP:284615关闭投机解码:81053 | 启用 MTP:223584关闭投机解码:42900 |
| 并发数 | 启用 MTP:~47关闭投机解码:~16 | 启用 MTP:~25关闭投机解码:~6 | 启用 MTP:~18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。