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DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T · 芯片对比

DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T — MI325X 与 Vera Rubin NVL72

对比 MI325X(AMD CDNA 3)与 Vera Rubin NVL72(NVIDIA Vera Rubin)在 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T 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。

AgentX 回放真实的 coding agent 会话,而非定长 prompt。随着会话轮次增加,上下文不断增长;每个请求的大部分内容都可直接从 cache 读取,无需重新计算。因此,这项对比不仅取决于芯片本身的吞吐量,还会受到跨节点 KV 传输、prefix-aware routing 和 cache 容量等系统因素影响。定长序列工作负载仍是衡量 kernel 与芯片性能的清晰基线;两种场景从不同角度回答同一硬件的性能问题。 进一步了解 AgentX →

当 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T 的目标交互性为 125 tok/s/user 时,Vera Rubin NVL72 的吞吐量为 170118 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.01;MI325X 在该运行点尚未测试。

当 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T 的目标交互性为 175 tok/s/user 时,Vera Rubin NVL72 的吞吐量为 61937 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.02;MI325X 在该运行点暂无基准测试数据。

在 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T 的 226 tok/s/user 运行点,Vera Rubin NVL72 的吞吐量为 7223 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.14;MI325X 在该运行点暂无数据。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · 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。)

查看每美元性能对比 →

数据由真实基准测试结果插值得出。调整下方的目标交互性数值,即可比较不同运行点。
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)
MI325X:—Vera Rubin NVL72:170117.7
MI325X:—Vera Rubin NVL72:61936.7
MI325X:—Vera Rubin NVL72:7223.3
成本($/M tok)
MI325X:—Vera Rubin NVL72:$0.006
MI325X:—Vera Rubin NVL72:$0.016
MI325X:—Vera Rubin NVL72:$0.139
tok/s/MW
MI325X:—Vera Rubin NVL72:51550815
MI325X:—Vera Rubin NVL72:18768687
MI325X:—Vera Rubin NVL72:2188894
并发数
MI325X:—Vera Rubin NVL72:~1178
MI325X:—Vera Rubin NVL72:~547
MI325X:—Vera Rubin NVL72:~33

推理性能

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。

基准测试配置
8K / 1K(已弃用)
图表配置
交互性
对比历史趋势

DeepSeek V4 Pro 0813 1.6T 8K / 1K 每 1 美元 TCO 对应的总 token 数 vs. 交互性

成本层级:
自有 - 超大规模云大批量
来源:
SemiAnalysis InferenceX™

TCO $/chip/hr: 3.61 1.17 1.22 1.73 2.26 1.86 2.31 0.95 1.1 1.5 0.68 1.27 1.03

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。

暂无数据

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