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Llama 3.3 70B · 芯片对比

Llama 3.3 70B — B200 vs MI300X

B200（NVIDIA Blackwell）与 MI300X（AMD CDNA 3）在 Llama 3.3 70B 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 14–101 tok/s/user 交互性区间的低端，即 Llama 3.3 70B 上以 36 tok/s/user 运行时：B200 达到 6670 tok/s/chip（$0.07/百万 token），MI300X 达到 1823（$0.14/百万）。B200 每 token 成本低 101%；B200 每芯片吞吐量高出 266%。

以 58 tok/s/user 为目标在 Llama 3.3 70B 上运行时，B200 产出 5052 tok/s/chip（每百万 token $0.10），MI300X 产出 1144（$0.23）。B200 每 token 成本低 142%；B200 每芯片吞吐量高出 341%。

在 Llama 3.3 70B 上以 80 tok/s/user 交互性运行时，B200 吞吐量为 3781 tok/s/chip，每百万 token 成本 $0.13；MI300X 吞吐量为 679 tok/s/chip，成本 $0.39。B200 每 token 成本低 206%；B200 每芯片吞吐量高出 457%。 （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)
B200:6669.9MI300X:1822.9
B200:5051.6MI300X:1144.4
B200:3780.8MI300X:679.1
Cost ($/M tok)
B200:$0.072MI300X:$0.145
B200:$0.095MI300X:$0.231
B200:$0.127MI300X:$0.389
tok/s/MW
B200:3900512MI300X:1311463
B200:2954131MI300X:823315
B200:2211020MI300X:488526
Concurrency
B200:~47MI300X:~27
B200:~32MI300X:~16
B200:~25MI300X:~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

Llama 3.3 70B Instruct • 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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