对比 GB300 NVL72(NVIDIA Blackwell)与 MI300X(AMD CDNA 3)在 DeepSeek R1 上的 AI 推理基准测试结果,涵盖不同 LLM 工作负载下的延迟、吞吐量和成本。可通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标,操作方式与主推理图表相同。
当 DeepSeek R1 的目标交互性为 95 tok/s/user 时,GB300 NVL72 的吞吐量为 12350 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.05;MI300X 在该运行点暂无基准测试数据。
在 DeepSeek R1 的 167 tok/s/user 运行点,GB300 NVL72 的吞吐量为 4744 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.14;MI300X 在该运行点暂无数据。
当 DeepSeek R1 的目标交互性为 240 tok/s/user 时,GB300 NVL72 的吞吐量为 961 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.67;MI300X 在该运行点尚未测试。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp4 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)
| 指标 | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| 吞吐量(tok/s/chip) | GB300 NVL72:12350.5MI300X:— | GB300 NVL72:4743.7MI300X:— | GB300 NVL72:961.3MI300X:— |
| 成本($/M tok) | GB300 NVL72:$0.052MI300X:— | GB300 NVL72:$0.135MI300X:— | GB300 NVL72:$0.667MI300X:— |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:5825707MI300X:— | GB300 NVL72:2237582MI300X:— | GB300 NVL72:453449MI300X:— |
| 并发数 | GB300 NVL72:~690MI300X:— | GB300 NVL72:~181MI300X:— | GB300 NVL72:~23MI300X:— |
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。
TCO $/chip/hr:
来源: SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model
注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算每百万 token 成本,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行token 成本的直接对比并不完全等价。
注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算输入吞吐量,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行输入吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算输出吞吐量,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行输出吞吐量的直接对比并不完全等价。
注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算功耗,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行功耗的直接对比并不完全等价。
注意:分离式推理配置(如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM)按解码芯片或预填充 芯片计算能耗,而非按芯片总数计算。因此,与聚合配置进行每 token 能耗的直接对比并不完全等价。
有符合条件的测量数据,但对应的芯片曲线已隐藏。
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