对比 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 MI355X（AMD CDNA 4）在 GLM 5.3 744B 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 →
在 GLM 5.3 744B 的 122 tok/s/user 运行点，GB200 NVL72 的吞吐量为 14087 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.04；MI355X 的吞吐量为 6643 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。GB200 NVL72 的成本效率高出 71%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 112%。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 154 tok/s/user 时，GB200 NVL72 与 MI355X 的吞吐量分别为 11570 和 3745 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.04 和 $0.11。GB200 NVL72 的成本效率高出 149%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 209%。
以 185 tok/s/user 为目标运行 GLM 5.3 744B 时，GB200 NVL72 的吞吐量为 9506 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.05；MI355X 的吞吐量为 2719 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.15。GB200 NVL72 的成本效率高出 182%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 250%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB200 NVL72:14086.6MI355X:6642.9 | GB200 NVL72:11570.0MI355X:3744.6 | GB200 NVL72:9505.8MI355X:2718.7 |
| 成本（$/M tok） | GB200 NVL72:$0.037MI355X:$0.063 | GB200 NVL72:$0.045MI355X:$0.111 | GB200 NVL72:$0.054MI355X:$0.153 |
| tok/s/MW | GB200 NVL72:7532919MI355X:3178399 | GB200 NVL72:6187180MI355X:1791652 | GB200 NVL72:5083324MI355X:1300826 |
| 并发数 | GB200 NVL72:~86MI355X:~6 | GB200 NVL72:~55MI355X:~2 | GB200 NVL72:~46MI355X:~4 |
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。
当前选择没有可绘制的测量数据。请检查上方的基准测试设置，或调整快捷筛选。
