DeepSeek R1 · 芯片对比

DeepSeek R1 — B200 vs MI355X

B200NVIDIA Blackwell)与 MI355XAMD CDNA 4)在 DeepSeek R1 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。

B200 在 DeepSeek R1 上以 87 tok/s/user 运行时达到 7986 tok/s/chip(每百万 token $0.06);MI355X 达到 7916 tok/s/chip($0.05)。MI355X 每 token 成本低 14%;每芯片吞吐量基本持平。

DeepSeek R1 在 158 tok/s/user 交互性下的吞吐量:B200 为 2053 tok/s/chip,MI355X 为 2139。每百万 token 成本分别为 $0.23 和 $0.19。MI355X 每 token 成本低 20%;MI355X 每芯片吞吐量高出 4%。

B200 / MI355X 在 DeepSeek R1 上以 229 tok/s/user 运行:1276 / 596 tok/s/chip,$0.38 / $0.70 每百万 token。B200 每 token 成本低 86%;B200 每芯片吞吐量高出 114%。 (数据反映此 URL 的默认 8k/1k · fp4 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)
B200:7986.1MI355X:7916.5
B200:2052.6MI355X:2139.3
B200:1275.7MI355X:596.2
Cost ($/M tok)
B200:$0.060MI355X:$0.053
B200:$0.234MI355X:$0.195
B200:$0.377MI355X:$0.699
tok/s/MW
B200:4670252MI355X:3787787
B200:1200340MI355X:1023603
B200:745995MI355X:285244
Concurrency
B200:~497MI355X:~254
B200:~62MI355X:~64
B200:~31MI355X:~8

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。

每 1 美元可购买的总 token 数(自有 - Neocloud Giant) vs. 交互性

DeepSeek R1 0528 671B FP4 8K / 1K 来源:SemiAnalysis InferenceX™

TCO $/chip/hr: VR200: 3.61H100: 1.55H200: 1.59B200: 2.07B300: 2.52GB200: 2.26GB300: 2.79MI300X: 1.16MI325X: 1.32MI355X: 2.09RTX6000PRO: 0.75Jalapeño (Teacup): 1.56

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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1 ATOM 引擎前景可期,但尚未用于生产环境 token 服务,仍处于早期阶段。