Qwen 3.5 397B-A17B · GPU 对比
Qwen 3.5 397B-A17B — H100 vs MI355X
H100（NVIDIA Hopper）与 MI355X（AMD CDNA 4）在 Qwen 3.5 397B-A17B 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 64 tok/s/user 为目标在 Qwen 3.5 397B-A17B 上运行时，H100 产出 433 tok/s/GPU（每百万 token $0.85），MI355X 产出 2131（$0.19）。MI355X 每 token 成本低 340%；MI355X 每 GPU 吞吐量高出 392%。
在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 100 tok/s/user 交互性运行时，H100 吞吐量为 311 tok/s/GPU，每百万 token 成本 $1.15；MI355X 吞吐量为 1231 tok/s/GPU，成本 $0.33。MI355X 每 token 成本低 252%；MI355X 每 GPU 吞吐量高出 296%。
H100 在 Qwen 3.5 397B-A17B 上以 135 tok/s/user 运行时达到 236 tok/s/GPU（每百万 token $1.54）；MI355X 达到 893 tok/s/GPU（$0.46）。MI355X 每 token 成本低 232%；MI355X 每 GPU 吞吐量高出 278%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp8 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Throughput (tok/s/gpu) | H100:433.3MI355X:2131.3 | H100:310.5MI355X:1230.6 | H100:236.1MI355X:892.7 |
| Cost ($/M tok) | H100:$0.848MI355X:$0.193 | H100:$1.151MI355X:$0.327 | H100:$1.536MI355X:$0.463 |
| tok/s/MW | H100:316265MI355X:1019777 | H100:226676MI355X:588796 | H100:172330MI355X:427130 |
| Concurrency | H100:~28MI355X:~68 | H100:~13MI355X:~25 | H100:~7MI355X:~13 |
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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