Qwen 3.5 397B-A17B · GPU 对比
Qwen 3.5 397B-A17B — GB200 NVL72 vs MI355X
GB200 NVL72（NVIDIA Blackwell）与 MI355X（AMD CDNA 4）在 Qwen 3.5 397B-A17B 上的正面 AI 推理基准测试对比。涵盖各类 LLM 工作负载的延迟、吞吐量与成本。使用下方图表控件切换序列、精度和指标——交互方式与主推理图表相同。
在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 64 tok/s/user 交互性运行时，GB200 NVL72 吞吐量为 1239 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $0.51；MI355X 吞吐量为 2131 tok/s/GPU，成本 $0.19。MI355X 每 token 成本低 163%；MI355X 每 GPU 吞吐量高出 72%。
GB200 NVL72 在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 101 tok/s/user 运行时达到 464 tok/s/GPU（每百万 token $1.30）；MI355X 达到 1218 tok/s/GPU（$0.33）。MI355X 每 token 成本低 293%；MI355X 每 GPU 吞吐量高出 163%。
Qwen 3.5 397B-A17B 在 137 tok/s/user 交互性下的吞吐量：GB200 NVL72 为 206 tok/s/GPU，MI355X 为 873。每百万 token 成本分别为 $2.98 和 $0.47。MI355X 每 token 成本低 529%；MI355X 每 GPU 吞吐量高出 324%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | GB200 NVL72:1239.3MI355X:2131.3 | GB200 NVL72:463.7MI355X:1217.8 | GB200 NVL72:205.8MI355X:872.6 |
| Cost ($/M tok) | GB200 NVL72:$0.506MI355X:$0.193 | GB200 NVL72:$1.297MI355X:$0.330 | GB200 NVL72:$2.983MI355X:$0.475 |
| tok/s/MW | GB200 NVL72:590129MI355X:804277 | GB200 NVL72:220809MI355X:459536 | GB200 NVL72:98013MI355X:329279 |
| Concurrency | GB200 NVL72:~113MI355X:~68 | GB200 NVL72:~20MI355X:~25 | GB200 NVL72:~7MI355X:~13 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。
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