DeepSeek R1 · GPU 对比
DeepSeek R1 — GB300 NVL72 vs H100
GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 H100（NVIDIA Hopper）在 DeepSeek R1 上的正面 AI 推理基准测试对比。涵盖各类 LLM 工作负载的延迟、吞吐量与成本。使用下方图表控件切换序列、精度和指标——交互方式与主推理图表相同。
在 DeepSeek R1 上以 40 tok/s/user 交互性运行时，GB300 NVL72 吞吐量为 8056 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $0.09；H100 吞吐量为 272 tok/s/GPU，成本 $1.34。GB300 NVL72 每 token 成本低 1340%；GB300 NVL72 每 GPU 吞吐量高出 2862%。
GB300 NVL72 在 DeepSeek R1 上以 70 tok/s/user 运行时达到 3521 tok/s/GPU（每百万 token $0.21）；H100 达到 77 tok/s/GPU（$4.65）。GB300 NVL72 每 token 成本低 2117%；GB300 NVL72 每 GPU 吞吐量高出 4452%。
DeepSeek R1 在 99 tok/s/user 交互性下的吞吐量：GB300 NVL72 为 2240 tok/s/GPU，H100 为 23。每百万 token 成本分别为 $0.33 和 $15.6。GB300 NVL72 每 token 成本低 4707%；GB300 NVL72 每 GPU 吞吐量高出 9495%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | GB300 NVL72:8055.9H100:272.0 | GB300 NVL72:3521.4H100:77.4 | GB300 NVL72:2240.0H100:23.3 |
| Cost ($/M tok) | GB300 NVL72:$0.093H100:$1.339 | GB300 NVL72:$0.210H100:$4.655 | GB300 NVL72:$0.325H100:$15.632 |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:3836150H100:157238 | GB300 NVL72:1676855H100:44718 | GB300 NVL72:1066662H100:13494 |
| Concurrency | GB300 NVL72:~3186H100:~605 | GB300 NVL72:~977H100:~57 | GB300 NVL72:~577H100:~8 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。
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投机解码: