DeepSeek V4 Pro 1.6T · GPU 对比
DeepSeek V4 Pro 1.6T — GB300 NVL72 vs MI325X
GB300 NVL72(NVIDIA Blackwell)与 MI325X(AMD CDNA 3)在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 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。
GB300 NVL72:9384 tok/s/GPU,每百万 token $0.08(DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 72 tok/s/user 运行)。MI325X 在此点尚未测试。
在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 130 tok/s/user 运行时,GB300 NVL72 吞吐量为 3474 tok/s/GPU,每百万 token 成本 $0.22;MI325X 在此目标点没有基准测试数据。
GB300 NVL72 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T 上以 187 tok/s/user 运行时达到 502 tok/s/GPU(每百万 token $1.44)。MI325X 在此工作点没有数据。 (数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp4 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型,下方表格和图表会自动更新。)
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | GB300 NVL72:9384.4MI325X:— | GB300 NVL72:3473.9MI325X:— | GB300 NVL72:501.8MI325X:— |
| Cost ($/M tok) | GB300 NVL72:$0.078MI325X:— | GB300 NVL72:$0.216MI325X:— | GB300 NVL72:$1.436MI325X:— |
| tok/s/MW | GB300 NVL72:4426587MI325X:— | GB300 NVL72:1638613MI325X:— | GB300 NVL72:236721MI325X:— |
| Concurrency | GB300 NVL72:~1163MI325X:— | GB300 NVL72:~288MI325X:— | GB300 NVL72:~13MI325X:— |
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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