对比 GB200 NVL72(NVIDIA Blackwell)与 MI355X(AMD CDNA 4)在 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 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。
50 tok/s/user 接近 26–123 tok/s/user 交互性区间的下限。在这一运行点,GB200 NVL72 运行 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的吞吐量为 13143 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.04;MI355X 的吞吐量为 3146 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.13。GB200 NVL72 的成本效率高出 237%;GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 318%。
将 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性设为 74 tok/s/user 时,GB200 NVL72 的吞吐量为 6866 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.08;MI355X 的吞吐量为 2269 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.18。GB200 NVL72 的成本效率高出 144%;GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 203%。
当 Kimi K2.5/K2.6/K2.7-Code 1T 的目标交互性为 99 tok/s/user 时,GB200 NVL72 的吞吐量为 1548 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.33;MI355X 的吞吐量为 1618 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.26。MI355X 的成本效率高出 30%;MI355X 的单芯片吞吐量高出 4%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp4 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)
| 指标 | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| 吞吐量(tok/s/chip) | GB200 NVL72:13143.1MI355X:3145.5 | GB200 NVL72:6866.4MI355X:2269.2 | GB200 NVL72:1548.2MI355X:1617.8 |
| 成本($/M tok) | GB200 NVL72:$0.039MI355X:$0.132 | GB200 NVL72:$0.075MI355X:$0.184 | GB200 NVL72:$0.334MI355X:$0.258 |
| tok/s/MW | GB200 NVL72:7028421MI355X:1505042 | GB200 NVL72:3671864MI355X:1085724 | GB200 NVL72:827888MI355X:774072 |
| 并发数 | GB200 NVL72:~1229MI355X:~29 | GB200 NVL72:~697MI355X:~14 | GB200 NVL72:~256MI355X:~8 |
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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1 ATOM 引擎前景可期,但尚未用于生产环境 token 服务,仍处于早期阶段。