GLM 5.3 744B · 芯片对比

GLM 5.3 744B — GB200 NVL72 vs MI355X

GB200 NVL72NVIDIA Blackwell)与 MI355XAMD CDNA 4)在 GLM 5.3 744B 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。

AgentX 回放真实的编码 agent 会话,而不是固定长度的 prompt,因此上下文随轮次不断增长,每个请求的大部分内容由 cache 提供而无需重新计算。这让对比变成一个系统问题:跨节点的 KV 传输、prefix 感知路由与 cache 容量,都会与芯片原始吞吐量一同影响曲线。固定序列负载仍然是衡量 kernel 与芯片性能的干净基线,因此两种场景回答的是关于同一硬件的不同问题。 进一步了解 AgentX

GB200 NVL72 在 GLM 5.3 744B 上以 108 tok/s/user 运行时达到 15236 tok/s/chip(每百万 token $0.03);MI355X 达到 5478 tok/s/chip($0.08)。GB200 NVL72 每 token 成本低 124%;GB200 NVL72 每芯片吞吐量高出 178%。

GLM 5.3 744B 在 125 tok/s/user 交互性下的吞吐量:GB200 NVL72 为 13843 tok/s/chip,MI355X 为 4222。每百万 token 成本分别为 $0.04 和 $0.10。GB200 NVL72 每 token 成本低 164%;GB200 NVL72 每芯片吞吐量高出 228%。

GB200 NVL72 / MI355X 在 GLM 5.3 744B 上以 141 tok/s/user 运行:12568 / 1878 tok/s/chip,$0.04 / $0.22 每百万 token。GB200 NVL72 每 token 成本低 440%;GB200 NVL72 每芯片吞吐量高出 569%。 (数据反映此 URL 的默认 agentic-traces · 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)
GB200 NVL72:15236.0MI355X:5477.6
GB200 NVL72:13843.1MI355X:4222.3
GB200 NVL72:12568.2MI355X:1877.7
Cost ($/M tok)
GB200 NVL72:$0.034MI355X:$0.076
GB200 NVL72:$0.037MI355X:$0.099
GB200 NVL72:$0.041MI355X:$0.222
tok/s/MW
GB200 NVL72:8147592MI355X:2620838
GB200 NVL72:7402712MI355X:2020234
GB200 NVL72:6720953MI355X:898399
Concurrency
GB200 NVL72:~105MI355X:~4
GB200 NVL72:~83MI355X:~2
GB200 NVL72:~65MI355X:~2

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。

GB200 NVL72 vs MI355X:GLM-5.2 推理基准测试 | InferenceX