AMD Instinct MI300X vs AMD Instinct MI350X — GPU-Vergleich (Jul 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs AMD Instinct MI350X (288GB HBM3e, 1,800 TFLOPS FP16, CDNA 4). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr. Vergleichen Sie Spezifikationen, VRAM, Leistung und Preise bei 3 Cloud-Anbietern, um die beste GPU für Ihre KI-Arbeitslast zu finden.
Fazit: AMD Instinct MI300X vs AMD Instinct MI350X
AMD Instinct MI350X liegt insgesamt vorne und führt in 4 von 6 verglichenen Kategorien.
Wo AMD Instinct MI300X führt
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 72 TFLOPS)
- TDP (750W vs 1000W)
Wo AMD Instinct MI350X führt
- FP16 (1,800 TFLOPS vs 1,307 TFLOPS)
- VRAM (288 GB vs 192 GB)
- Bandbreite (8,000 GB/s vs 5,300 GB/s)
- Erscheinungsjahr (2025 vs 2023)
Wähle AMD Instinct MI300X für Large-scale AI training, LLM inference, HPC. Wähle AMD Instinct MI350X für Next-gen AI training, inference at scale.
Häufig Gestellte Fragen
Ist AMD Instinct MI300X oder AMD Instinct MI350X besser?
Wer hat einen besseren FP16, AMD Instinct MI300X oder AMD Instinct MI350X?
Wer hat einen besseren VRAM, AMD Instinct MI300X oder AMD Instinct MI350X?
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AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
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AMD Instinct MI350X
288GB HBM3e · CDNA 4
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | AMD | AMD | |
| Architektur | CDNA 3 | CDNA 4 | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 288 GB HBM3e | |
| Bandbreite | 5,300 GB/s | 8,000 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 1800.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 72.0 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 1000W | |
| Erscheinungsjahr | 2023 | 2025 | |
| Segment | Rechenzentrum | Rechenzentrum | |
| Am besten geeignet für | Large-scale AI training LLM inference HPC | Next-gen AI training inference at scale | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $1.85/hr | — | |
| Günstigste Spot | — | — | |
| Anbieter | 3 | 1 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$1.85/hr | Nicht verfügbar | |
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$1.99/hr | Nicht verfügbar | |
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$2.19/hr | Nicht verfügbar | |
AMD Instinct MI300X
AMD Instinct MI350X
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 1.7 | 4.6 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | United States | United States |
| Anbietertyp | Multi-Cloud | Nicht verfügbar | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU-Hardware | |||
| GPU-Modelle | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max. VRAM (GB) | 288 | 192 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 16 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Preise | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.47/hr | $0.76/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde | Pro Sekunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Ja | Nein | Ja |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) |
| Kostenlose Guthaben | Bis zu 300 $ kostenloses Guthaben für 30 Tage | 200 $ Guthaben für 60 Tage | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben |
| Ausgangsgebühren | Standard (variiert je nach Plan) | Keine (im Plan enthalten) | Keine (Kostenlos) |
| 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 | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) |
| Infrastruktur | |||
| Regionen | 32 Regionen auf 6 Kontinenten (Amerika, Europa, Asien, Australien, Afrika) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 globale Regionen |
| Verfügbarkeits-SLA | 100 % | 99 % | 99,99 % |
| Entwicklererfahrung | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja | Ja | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten | Minuten | Sofort |
| Kubernetes-Unterstützung | Ja | Ja | Nein |
| Geschäftsbedingungen | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | 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 | SOC 2 Typ II |
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