GLM 5/5.1 · GPU 对比

GLM 5/5.1 — GB300 NVL72 vs MI325X

GB300 NVL72NVIDIA Blackwell)与 MI325XAMD CDNA 3)在 GLM 5/5.1 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。

GB300 NVL72:6679 tok/s/GPU,每百万 token $0.11(GLM 5/5.1 上以 69 tok/s/user 运行)。MI325X 在此点尚未测试。

在 GLM 5/5.1 上以 121 tok/s/user 运行时,GB300 NVL72 吞吐量为 811 tok/s/GPU,每百万 token 成本 $0.91;MI325X 在此目标点没有基准测试数据。

GB300 NVL72 在 GLM 5/5.1 上以 173 tok/s/user 运行时达到 151 tok/s/GPU(每百万 token $4.87)。MI325X 在此工作点没有数据。 (数据反映此 URL 的默认 1k/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/gpu)
GB300 NVL72:6679.2MI325X:
GB300 NVL72:810.6MI325X:
GB300 NVL72:151.3MI325X:
Cost ($/M tok)
GB300 NVL72:$0.110MI325X:
GB300 NVL72:$0.910MI325X:
GB300 NVL72:$4.870MI325X:
tok/s/MW
GB300 NVL72:3150557MI325X:
GB300 NVL72:382341MI325X:
GB300 NVL72:71346MI325X:
Concurrency
GB300 NVL72:~1221MI325X:
GB300 NVL72:~166MI325X:
GB300 NVL72:~23MI325X:

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。

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聚合模式:
投机解码: