DeepSeek R1 · GPU 对比
DeepSeek R1 — H100 vs MI300X
H100（NVIDIA Hopper）与 MI300X（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。
在 DeepSeek R1 上以 36 tok/s/user 交互性运行时，H100 吞吐量为 279 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $1.31；MI300X 吞吐量为 268 tok/s/GPU，成本 $1.16。MI300X 每 token 成本低 12%；H100 每 GPU 吞吐量高出 4%。
H100 在 DeepSeek R1 上以 47 tok/s/user 运行时达到 205 tok/s/GPU（每百万 token $1.77）；MI300X 达到 186 tok/s/GPU（$1.66）。MI300X 每 token 成本低 6%；H100 每 GPU 吞吐量高出 10%。
DeepSeek R1 在 58 tok/s/user 交互性下的吞吐量：H100 为 137 tok/s/GPU，MI300X 为 113。每百万 token 成本分别为 $2.59 和 $2.74。H100 每 token 成本低 6%；H100 每 GPU 吞吐量高出 21%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | H100:279.4MI300X:267.6 | H100:205.0MI300X:186.4 | H100:137.5MI300X:113.3 |
| Cost ($/M tok) | H100:$1.305MI300X:$1.163 | H100:$1.766MI300X:$1.663 | H100:$2.589MI300X:$2.737 |
| tok/s/MW | H100:161495MI300X:149525 | H100:118518MI300X:104145 | H100:79475MI300X:63313 |
| Concurrency | H100:~666MI300X:~31 | H100:~293MI300X:~17 | H100:~140MI300X:~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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