对比 GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 MI355X（AMD CDNA 4）在 Muse Spark Open 816B 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 →
当 Muse Spark Open 816B 的目标交互性为 89 tok/s/user 时，GB200 NVL72 的吞吐量为 23657 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.02；MI355X 的吞吐量为 6964 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.06。GB200 NVL72 的成本效率高出 174%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 240%。
在 Muse Spark Open 816B 的 121 tok/s/user 运行点，GB200 NVL72 的吞吐量为 18444 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.03；MI355X 的吞吐量为 4313 tok/s/chip，每百万 token 成本为 $0.10。GB200 NVL72 的成本效率高出 245%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 328%。
当 Muse Spark Open 816B 的目标交互性为 152 tok/s/user 时，GB200 NVL72 与 MI355X 的吞吐量分别为 15731 和 2630 tok/s/chip，每百万 token 成本分别为 $0.03 和 $0.16。GB200 NVL72 的成本效率高出 382%；GB200 NVL72 的单芯片吞吐量高出 498%。 （以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）
| 指标 | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） | 交互性（tok/s/user） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量（tok/s/chip） | GB200 NVL72:23657.2MI355X:6963.7 | GB200 NVL72:18443.7MI355X:4313.2 | GB200 NVL72:15731.4MI355X:2630.4 |
| 成本（$/M tok） | GB200 NVL72:$0.022MI355X:$0.060 | GB200 NVL72:$0.028MI355X:$0.097 | GB200 NVL72:$0.033MI355X:$0.158 |
| tok/s/MW | GB200 NVL72:12650890MI355X:3331929 | GB200 NVL72:9862918MI355X:2063713 | GB200 NVL72:8412523MI355X:1258543 |
| 并发数 | GB200 NVL72:~18MI355X:~12 | GB200 NVL72:~13MI355X:~7 | GB200 NVL72:~11MI355X:~3 |
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。
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