Qwen 3.5 397B-A17B · Chip 对比

Qwen 3.5 397B-A17B — GB200 NVL72 vs MI355X

GB200 NVL72NVIDIA Blackwell)与 MI355XAMD 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 82 tok/s/user 交互性运行时,GB200 NVL72 吞吐量为 10432 tok/s/Chip,每百万 token 成本 $0.05;MI355X 吞吐量为 4001 tok/s/Chip,成本 $0.10。GB200 NVL72 每 token 成本低 110%;GB200 NVL72 每 Chip 吞吐量高出 161%。

GB200 NVL72 在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 129 tok/s/user 运行时达到 4736 tok/s/Chip(每百万 token $0.11);MI355X 达到 2712 tok/s/Chip($0.15)。GB200 NVL72 每 token 成本低 41%;GB200 NVL72 每 Chip 吞吐量高出 75%。

Qwen 3.5 397B-A17B 在 176 tok/s/user 交互性下的吞吐量:GB200 NVL72 为 2586 tok/s/Chip,MI355X 为 1680。每百万 token 成本分别为 $0.20 和 $0.25。GB200 NVL72 每 token 成本低 24%;GB200 NVL72 每 Chip 吞吐量高出 54%。 (数据反映此 URL 的默认 8k/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。)

查看每美元性能对比 →

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/chip)
GB200 NVL72:10432.3MI355X:4000.5
GB200 NVL72:4735.5MI355X:2711.7
GB200 NVL72:2586.2MI355X:1680.2
Cost ($/M tok)
GB200 NVL72:$0.050MI355X:$0.104
GB200 NVL72:$0.109MI355X:$0.154
GB200 NVL72:$0.200MI355X:$0.248
tok/s/MW
GB200 NVL72:5578793MI355X:1914116
GB200 NVL72:2532365MI355X:1297479
GB200 NVL72:1383021MI355X:803933
Concurrency
GB200 NVL72:~1052MI355X:~22
GB200 NVL72:~107MI355X:~9
GB200 NVL72:~36MI355X:~8

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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部署模式:
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