对比 GB200 NVL72(NVIDIA Blackwell)与 H200(NVIDIA Hopper)在 gpt-oss 120B 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。
将 gpt-oss 120B 的目标交互性设为 115 tok/s/user 时,GB200 NVL72 的吞吐量为 42256 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.01;H200 的吞吐量为 5691 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.06。GB200 NVL72 的成本效率高出 387%;GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 642%。
当 gpt-oss 120B 的目标交互性为 162 tok/s/user 时,GB200 NVL72 的吞吐量为 32452 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.02;H200 的吞吐量为 4014 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.08。GB200 NVL72 的成本效率高出 430%;GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 708%。
在 gpt-oss 120B 的 209 tok/s/user 运行点,GB200 NVL72 的吞吐量为 25143 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.02;H200 的吞吐量为 2541 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.13。GB200 NVL72 的成本效率高出 549%;GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 889%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp4 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)
| 指标 | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| 吞吐量(tok/s/chip) | GB200 NVL72:42255.8H200:5691.4 | GB200 NVL72:32452.2H200:4014.4 | GB200 NVL72:25143.3H200:2541.4 |
| 成本($/M tok) | GB200 NVL72:$0.012H200:$0.060 | GB200 NVL72:$0.016H200:$0.084 | GB200 NVL72:$0.021H200:$0.133 |
| tok/s/MW | GB200 NVL72:22596704H200:4154336 | GB200 NVL72:17354104H200:2930201 | GB200 NVL72:13445593H200:1855043 |
| 并发数 | GB200 NVL72:~393H200:~16 | GB200 NVL72:~253H200:~13 | GB200 NVL72:~84H200:~5 |
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。
有符合条件的测量数据,但对应的芯片曲线已隐藏。
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