DeepSeek R1 · GPU 对比
DeepSeek R1 — GB300 NVL72 vs MI325X
GB300 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 MI325X（AMD CDNA 3）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。
以 39 tok/s/user 为目标在 DeepSeek R1 上运行时，GB300 NVL72 产出 8180 tok/s/GPU（每百万 token $0.09），MI325X 产出 341（$1.03）。GB300 NVL72 每 token 成本低 1020%；GB300 NVL72 每 GPU 吞吐量高出 2296%。
在 DeepSeek R1 上以 50 tok/s/user 交互性运行时，GB300 NVL72 吞吐量为 3746 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $0.20；MI325X 吞吐量为 225 tok/s/GPU，成本 $1.57。GB300 NVL72 每 token 成本低 696%；GB300 NVL72 每 GPU 吞吐量高出 1561%。
GB300 NVL72 在 DeepSeek R1 上以 60 tok/s/user 运行时达到 3593 tok/s/GPU（每百万 token $0.21）；MI325X 达到 132 tok/s/GPU（$2.67）。GB300 NVL72 每 token 成本低 1199%；GB300 NVL72 每 GPU 吞吐量高出 2618%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | GB300 NVL72:8179.7MI325X:341.4 | GB300 NVL72:3746.0MI325X:225.5 | GB300 NVL72:3593.0MI325X:132.2 |
| Cost ($/M tok) | GB300 NVL72:$0.092MI325X:$1.027 | GB300 NVL72:$0.197MI325X:$1.566 | GB300 NVL72:$0.206MI325X:$2.672 |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:3895113MI325X:156612 | GB300 NVL72:1783788MI325X:103433 | GB300 NVL72:1710938MI325X:60648 |
| Concurrency | GB300 NVL72:~3436MI325X:~39 | GB300 NVL72:~2007MI325X:~19 | GB300 NVL72:~1454MI325X:~9 |
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。
厂商:
聚合模式:
投机解码: