DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T · 投机解码

MI355X FP4: MTP vs Off 投机解码

MTPOff MI355X FP4AMD CDNA 4)上运行 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T 的投机解码对比。在各类 LLM 工作负载下的吞吐量、成本和交互性差异。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。

MTP 接受率可比性

MTP 接受率实现在不同推理引擎间存在差异。不同引擎的数据点在同一曲线上不可直接比较——在相同交互性水平下的吞吐量和成本差异可能反映的是引擎层面的差异,而非纯投机解码收益。请谨慎解读跨引擎对比。

MTP 在 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T(MI355X FP4)上以 21 tok/s/user 运行时达到 5202 tok/s/chip(每百万 token $0.08);Off 达到 4487 tok/s/chip($0.09)。MTP 每 token 成本低 16%;MTP 每芯片吞吐量高出 16%。草稿 token 的接受率决定了投机解码在给定并发水平下是否有效。

DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T(MI355X FP4)在 39 tok/s/user 交互性下的吞吐量:MTP 为 3789 tok/s/chip,Off 为 1330。每百万 token 成本分别为 $0.11 和 $0.31。MTP 每 token 成本低 185%;MTP 每芯片吞吐量高出 185%。投机解码以额外的草稿 token 计算换取更少的解码步骤——收益取决于序列长度和批大小。

在 4–75 tok/s/user 交互性区间的高端,即 DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T(MI355X FP4)上以 57 tok/s/user 运行时:MTP 达到 2198 tok/s/chip($0.19/百万 token),Off 达到 593($0.70/百万)。MTP 每 token 成本低 270%;MTP 每芯片吞吐量高出 270%。投机解码的收益因工作负载而异;短输出提示获益通常较小。 (数据反映此 URL 固定的 8k/1k · fp4 工作负载——更改序列或模型时表格和图表都会更新;本页表格始终锁定该精度,图表中的精度切换仅影响图表。)

DeepSeekv4 Pro 0813 1.6T:MI355X FP4 上 MTP 与 Off 在相同交互性水平下的投机解码对比
MI355X FP4 上 MTP 与 Off 的投机解码对比(默认工作负载)。
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)
MTP:5201.9Off:4487.0
MTP:3789.4Off:1329.6
MTP:2197.8Off:593.3
Cost ($/M tok)
MTP:$0.080Off:$0.093
MTP:$0.110Off:$0.313
MTP:$0.190Off:$0.702
tok/s/MW
MTP:2488936Off:2146870
MTP:1813116Off:636183
MTP:1051575Off:283856
Concurrency
MTP:~257Off:~916
MTP:~291Off:~16
MTP:~47Off:~10

推理性能

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。