DeepSeek R1 · 芯片对比

DeepSeek R1 — H100 vs MI300X

H100（NVIDIA Hopper）与 MI300X（AMD CDNA 3）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。

在 DeepSeek R1 上以 28 tok/s/user 交互性运行时，H100 吞吐量为 850 tok/s/chip，每百万 token 成本 $0.38；MI300X 吞吐量为 656 tok/s/chip，成本 $0.40。H100 每 token 成本低 5%；H100 每芯片吞吐量高出 29%。

H100 在 DeepSeek R1 上以 36 tok/s/user 运行时达到 850 tok/s/chip（每百万 token $0.38）；MI300X 达到 532 tok/s/chip（$0.50）。H100 每 token 成本低 30%；H100 每芯片吞吐量高出 60%。

DeepSeek R1 在 44 tok/s/user 交互性下的吞吐量：H100 为 761 tok/s/chip，MI300X 为 364。每百万 token 成本分别为 $0.43 和 $0.73。H100 每 token 成本低 70%；H100 每芯片吞吐量高出 109%。（数据反映此 URL 的默认 8k/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。）

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)	H100:850.1MI300X:656.4	H100:850.1MI300X:532.4	H100:760.9MI300X:363.7
Cost ($/M tok)	H100:$0.382MI300X:$0.402	H100:$0.382MI300X:$0.496	H100:$0.427MI300X:$0.726
tok/s/MW	H100:620476MI300X:472258	H100:620476MI300X:383002	H100:555426MI300X:261647
Concurrency	H100:~154MI300X:~22	H100:~154MI300X:~15	H100:~136MI300X:~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。

模型

场景

Y 轴指标

芯片配置

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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