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Llama 3.3 70B · 芯片对比

Llama 3.3 70B — H200 vs MI325X

H200（NVIDIA Hopper）与 MI325X（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。

以 34 tok/s/user 为目标在 Llama 3.3 70B 上运行时，H200 产出 3521 tok/s/chip（每百万 token $0.10），MI325X 产出 1769（$0.17）。H200 每 token 成本低 79%；H200 每芯片吞吐量高出 99%。

在 Llama 3.3 70B 上以 58 tok/s/user 交互性运行时，H200 吞吐量为 2516 tok/s/chip，每百万 token 成本 $0.13；MI325X 吞吐量为 1354 tok/s/chip，成本 $0.23。H200 每 token 成本低 68%；H200 每芯片吞吐量高出 86%。

H200 在 Llama 3.3 70B 上以 83 tok/s/user 运行时达到 1705 tok/s/chip（每百万 token $0.20）；MI325X 达到 756 tok/s/chip（$0.40）。H200 每 token 成本低 103%；H200 每芯片吞吐量高出 125%。 （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)
H200:3520.9MI325X:1769.3
H200:2516.2MI325X:1354.4
H200:1704.5MI325X:756.5
Cost ($/M tok)
H200:$0.096MI325X:$0.173
H200:$0.135MI325X:$0.226
H200:$0.199MI325X:$0.404
tok/s/MW
H200:2570005MI325X:1046907
H200:1836618MI325X:801393
H200:1244164MI325X:447630
Concurrency
H200:~32MI325X:~20
H200:~23MI325X:~25
H200:~9MI325X:~9

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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