对比 H200(NVIDIA Hopper)与 MI355X(AMD CDNA 4)在 DeepSeek V4.1 Flash 552B 上的 AI 推理基准测试结果,涵盖不同 LLM 工作负载下的延迟、吞吐量和成本。可通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标,操作方式与主推理图表相同。
AgentX 回放真实的 coding agent 会话,而非定长 prompt。随着会话轮次增加,上下文不断增长;每个请求的大部分内容都可直接从 cache 读取,无需重新计算。因此,这项对比不仅取决于芯片本身的吞吐量,还会受到跨节点 KV 传输、prefix-aware routing 和 cache 容量等系统因素影响。定长序列工作负载仍是衡量 kernel 与芯片性能的清晰基线;两种场景从不同角度回答同一硬件的性能问题。 进一步了解 AgentX →
以 112 tok/s/user 为目标运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 时,H200 的吞吐量为 15186 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.02;MI355X 的吞吐量为 112695 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.00。MI355X 的成本效率高出 504%;MI355X 的单芯片吞吐量高出 642%。
181 tok/s/user 位于 43–320 tok/s/user 交互性区间的中段。在这一运行点,H200 运行 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的吞吐量为 9526 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.04;MI355X 的吞吐量为 72920 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.01。MI355X 的成本效率高出 523%;MI355X 的单芯片吞吐量高出 665%。
将 DeepSeek V4.1 Flash 552B 的目标交互性设为 251 tok/s/user 时,H200 的吞吐量为 5386 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.06;MI355X 的吞吐量为 43971 tok/s/chip,每百万 token 成本为 $0.01。MI355X 的成本效率高出 564%;MI355X 的单芯片吞吐量高出 716%。 (以上数据基于此 URL 对应的默认 agentic-traces · fp4 配置;在控件中切换序列长度、精度或模型后,下方表格和图表会同步更新。)
| 指标 | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) | 交互性(tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| 吞吐量(tok/s/chip) | H200:15186.3MI355X:112695.3 | H200:9526.3MI355X:72919.8 | H200:5386.2MI355X:43970.7 |
| 成本($/M tok) | H200:$0.022MI355X:$0.004 | H200:$0.036MI355X:$0.006 | H200:$0.063MI355X:$0.009 |
| tok/s/MW | H200:11084915MI355X:53921174 | H200:6953529MI355X:34889863 | H200:3931524MI355X:21038619 |
| 并发数 | H200:~10MI355X:~32 | H200:~5MI355X:~32 | H200:~1MI355X:~12 |
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。
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