对比 MI325X(AMD CDNA 3)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 37 tok/s/user 运行点,MI325X 的吞吐量为 1220 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.25;MI355X 的吞吐量为 9144 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.05。MI355X 的成本效率高出 450%;MI355X 的单芯片吞吐量高出 649%。
当 GLM 5.3 744B 的目标交互性为 48 tok/s/user 时,MI325X 与 MI355X 的吞吐量分别为 1213 和 9018 tok/s/chip,每百万 token 成本分别为 $0.25 和 $0.05。MI355X 的成本效率高出 445%;MI355X 的单芯片吞吐量高出 643%。
以 59 tok/s/user 为目标运行 GLM 5.3 744B 时,MI325X 的吞吐量为 1209 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.25;MI355X 的吞吐量为 8847 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.05。MI355X 的成本效率高出 437%;MI355X 的单芯片吞吐量高出 632%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp8 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)
| 指标 | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| 吞吐量(tok/s/chip) | MI325X:1220.3MI355X:9144.4 | MI325X:1212.9MI355X:9017.6 | MI325X:1208.6MI355X:8847.2 |
| 成本($/M tok) | MI325X:$0.250MI355X:$0.046 | MI325X:$0.252MI355X:$0.046 | MI325X:$0.253MI355X:$0.047 |
| tok/s/MW | MI325X:722062MI355X:4375293 | MI325X:717712MI355X:4314629 | MI325X:715146MI355X:4233087 |
| 并发数 | MI325X:~2MI355X:~15 | MI325X:~1MI355X:~14 | MI325X:~1MI355X:~13 |
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。
TCO $/chip/hr:
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。
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