对比 H100(NVIDIA Hopper)与 H200(NVIDIA Hopper)在 Qwen 3.5 397B-A17B 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 Qwen 3.5 397B-A17B 的目标交互性为 96 tok/s/user 时,H100 的吞吐量为 5072 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.06;H200 的吞吐量为 8293 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.04。H200 的成本效率高出 57%;H200 的单芯片吞吐量高出 63%。
在 Qwen 3.5 397B-A17B 的 140 tok/s/user 运行点,H100 的吞吐量为 3150 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.10;H200 的吞吐量为 5549 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.06。H200 的成本效率高出 69%;H200 的单芯片吞吐量高出 76%。
当 Qwen 3.5 397B-A17B 的目标交互性为 185 tok/s/user 时,H100 与 H200 的吞吐量分别为 2379 和 3131 tok/s/chip,每百万 token 成本分别为 $0.14 和 $0.11。H200 的成本效率高出 26%;H200 的单芯片吞吐量高出 32%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp8 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)
| 指标 | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| 吞吐量(tok/s/chip) | H100:5072.3H200:8292.6 | H100:3149.9H200:5548.9 | H100:2379.1H200:3131.4 |
| 成本($/M tok) | H100:$0.064H200:$0.041 | H100:$0.103H200:$0.061 | H100:$0.137H200:$0.108 |
| tok/s/MW | H100:3702377H200:6052985 | H100:2299197H200:4050279 | H100:1736572H200:2285669 |
| 并发数 | H100:~10H200:~13 | H100:~5H200:~9 | H100:~4H200:~4 |
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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