Qwen 3.5 397B-A17B · GPU 对比
Qwen 3.5 397B-A17B — H100 vs MI355X
H100（NVIDIA Hopper）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。
以 63 tok/s/user 为目标在 Qwen 3.5 397B-A17B 上运行时，H100 产出 517 tok/s/GPU（每百万 token $0.73），MI355X 产出 2160（$0.19）。MI355X 每 token 成本低 283%；MI355X 每 GPU 吞吐量高出 318%。
在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 97 tok/s/user 交互性运行时，H100 吞吐量为 220 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $1.66；MI355X 吞吐量为 1273 tok/s/GPU，成本 $0.32。MI355X 每 token 成本低 424%；MI355X 每 GPU 吞吐量高出 479%。
H100 在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 131 tok/s/user 运行时达到 86 tok/s/GPU（每百万 token $4.06）；MI355X 达到 933 tok/s/GPU（$0.44）。MI355X 每 token 成本低 818%；MI355X 每 GPU 吞吐量高出 983%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | H100:517.2MI355X:2160.5 | H100:220.0MI355X:1273.0 | H100:86.2MI355X:933.5 |
| Cost ($/M tok) | H100:$0.726MI355X:$0.190 | H100:$1.664MI355X:$0.318 | H100:$4.057MI355X:$0.442 |
| tok/s/MW | H100:298955MI355X:815281 | H100:127176MI355X:480378 | H100:49829MI355X:352251 |
| Concurrency | H100:~39MI355X:~69 | H100:~10MI355X:~27 | H100:~3MI355X:~14 |
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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