AMD Instinct MI325X TDP — wie viele Watt verbraucht sie?
Antwort
Technisches Profil von AMD Instinct MI325X: CDNA 3 Design, 256 GB HBM3e VRAM, 6,000 GB/s Speicherbandbreite, 1,307/163.4 TFLOPS FP16/FP32, 1,000W TDP, veröffentlicht 2024.
Jede Zahl entspricht einer praktischen Überlegung. VRAM bestimmt die Modellgröße. Bandbreite begrenzt die Decodierungsgeschwindigkeit bei autoregressiven Modellen. FP16 TFLOPS dominieren das Vortraining mit großen Batches. FP32 TFLOPS sind für Deep Learning weniger wichtig, aber relevant für wissenschaftliche Simulationen und HPC. TDP beeinflusst Kühlung, Rack-Dichte und letztlich die Cloud-Preise.
Deploy AMD Instinct MI325X on Vultr for $2.00/hr — currently the only tracked provider offering this GPU.
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Vultr vs DigitalOcean – GPU-Anbieter Vergleich (Juni 2026)
Direktvergleich von Vultr und DigitalOcean. Prüfen Sie maximales Funding, Gewinnaufteilung, tägliche und Gesamt-Drawdown-Regeln, Hebel, handelbare Assets, Auszahlungsfrequenz, Zahlungs- und Auszahlungsmethoden, Handelsberechtigungen und KYC-Beschränkungen vor dem Kauf einer Challenge. Daten aktualisiert Juni 2026.
Fazit: Vultr vs DigitalOcean
Vultr liegt insgesamt vorne und führt in 7 von 8 verglichenen Kategorien.
Wo Vultr führt
- Startpreis ($/Std.) ($0.47/hr vs $0.76/hr)
- Max. VRAM (GB) (288 vs 192)
- Verfügbarkeits-SLA (100% vs 99%)
- Max. GPUs/Instanz (16 vs 8)
- GPU-Modelle (12 vs 6)
- Spot/Unterbrechbar
Wo DigitalOcean führt
- Trustpilot-Bewertung (4.6 vs 1.7)
Wähle Vultr für KI-Training, Inferenz, Videorendering. Wähle DigitalOcean für KI-Training, Inferenz, Feinabstimmung.
Häufig Gestellte Fragen
Ist Vultr oder DigitalOcean besser?
Wer hat einen besseren Trustpilot-Bewertung, Vultr oder DigitalOcean?
Wer hat einen besseren Startpreis ($/Std.), Vultr oder DigitalOcean?
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Vultr
Hochleistungs-Cloud-GPU in 32 globalen Regionen
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 1.7 | 4.6 |
| Hauptsitz | United States | United States |
| Anbietertyp | Multi-Cloud | Nicht verfügbar |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung |
| GPU-Hardware | ||
| GPU-Modelle | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max. VRAM (GB) | 288 | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 16 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink |
| Preise | ||
| Startpreis ($/Std.) | $0.47/hr | $0.76/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Ja | Nein |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | Bis zu 300 $ kostenloses Guthaben für 30 Tage | 200 $ Guthaben für 60 Tage |
| Ausgangsgebühren | Standard (variiert je nach Plan) | Keine (im Plan enthalten) |
| Speicher | 350 GB - 61 TB NVMe (inklusive), Blockspeicher zu 0,10 $/GB/Monat, S3-kompatibler Objektspeicher | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat |
| Infrastruktur | ||
| Regionen | 32 Regionen auf 6 Kontinenten (Amerika, Europa, Asien, Australien, Afrika) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| Verfügbarkeits-SLA | 100 % | 99 % |
| Entwicklererfahrung | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten | Minuten |
| Kubernetes-Unterstützung | Ja | Ja |
| Geschäftsbedingungen | ||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 |
Vultr
DigitalOcean