对比 H200(NVIDIA Hopper)与 MI300X(AMD CDNA 3)在 MiniMax M3 428B 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 →
将 MiniMax M3 428B 的目标交互性设为 69 tok/s/user 时,H200 的吞吐量为 6820 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.05;MI300X 的吞吐量为 917 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.29。H200 的成本效率高出 479%;H200 的单芯片吞吐量高出 644%。
当 MiniMax M3 428B 的目标交互性为 126 tok/s/user 时,H200 的吞吐量为 4807 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.07;MI300X 的吞吐量为 917 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.29。H200 的成本效率高出 308%;H200 的单芯片吞吐量高出 424%。
在 MiniMax M3 428B 的 183 tok/s/user 运行点,H200 的吞吐量为 2847 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.12;MI300X 的吞吐量为 917 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.29。H200 的成本效率高出 142%;H200 的单芯片吞吐量高出 210%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp8 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)
| 指标 | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| 吞吐量(tok/s/chip) | H200:6820.3MI300X:917.2 | H200:4807.4MI300X:917.2 | H200:2847.3MI300X:917.2 |
| 成本($/M tok) | H200:$0.050MI300X:$0.288 | H200:$0.070MI300X:$0.288 | H200:$0.119MI300X:$0.288 |
| tok/s/MW | H200:4978296MI300X:659873 | H200:3509044MI300X:659873 | H200:2078296MI300X:659873 |
| 并发数 | H200:~10MI300X:~2 | H200:~7MI300X:~2 | H200:~3MI300X:~2 |
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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