MI355X: FP4 vs FP8 精度对比
在 MI355X（AMD CDNA 4）上对比 FP4 与 FP8 精度对 DeepSeek V4 Pro 1.6T 推理的影响。涵盖各类 LLM 工作负载的吞吐量、延迟与成本。使用下方图表控件切换序列和指标——交互方式与主推理图表相同。
FP4 在 DeepSeek V4 Pro 1.6T（MI355X）上以 31 tok/s/user 运行时达到 2950 tok/s/GPU（每百万 token $0.14）；FP8 达到 20 tok/s/GPU（$20.1）。FP4 每 token 成本低 14306%；FP4 每 GPU 吞吐量高出 14356%。量化级别的精度差异在评估页面中跟踪。
DeepSeek V4 Pro 1.6T（MI355X）在 60 tok/s/user 交互性下的吞吐量：FP4 为 1106 tok/s/GPU，FP8 为 20。每百万 token 成本分别为 $0.37 和 $20.1。FP4 每 token 成本低 5351%；FP4 每 GPU 吞吐量高出 5322%。低精度带来的成本-吞吐量权衡只是全貌的一部分——请参阅评估页面的精度数据。
在 1–120 tok/s/user 交互性区间的高端，即 DeepSeek V4 Pro 1.6T（MI355X）上以 90 tok/s/user 运行时：FP4 达到 616 tok/s/GPU（$0.68/百万 token），FP8 达到 20（$20.1/百万）。FP4 每 token 成本低 2867%；FP4 每 GPU 吞吐量高出 2919%。精度变更同时影响推理速度和模型质量——请查阅评估页面的精度基准测试。 （数据反映此 URL 的默认 8k/1k 选择——如果您在控件中更改序列或模型，下方表格和图表会自动更新。每一侧取该精度下的最优可用推理配置，可能包含投机解码（如 MTP）——与其他对比页面的口径一致。）
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | FP4:2950.1FP8:20.4 | FP4:1106.4FP8:20.4 | FP4:616.2FP8:20.4 |
| Cost ($/M tok) | FP4:$0.140FP8:$20.145 | FP4:$0.370FP8:$20.145 | FP4:$0.679FP8:$20.145 |
| tok/s/MW | FP4:1411515FP8:9764 | FP4:529396FP8:9764 | FP4:294834FP8:9764 |
| Concurrency | FP4:~116FP8:~8 | FP4:~18FP8:~8 | FP4:~7FP8:~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。