AMD Instinct MI300X vs NVIDIA A2 — GPU-Vergleich (Jul 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA A2 (16GB GDDR6, 18 TFLOPS FP16, Ampere). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr, NVIDIA A2 from $0.22/hr. Vergleichen Sie Spezifikationen, VRAM, Leistung und Preise bei 4 Cloud-Anbietern, um die beste GPU für Ihre KI-Arbeitslast zu finden.
Fazit: AMD Instinct MI300X vs NVIDIA A2
AMD Instinct MI300X liegt insgesamt vorne und führt in 6 von 8 verglichenen Kategorien.
Wo AMD Instinct MI300X führt
- FP16 (1,307 TFLOPS vs 18 TFLOPS)
- VRAM (192 GB vs 16 GB)
- Bandbreite (5,300 GB/s vs 200 GB/s)
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 4.5 TFLOPS)
- Erscheinungsjahr (2023 vs 2021)
- Anbieter (3 vs 1)
Wo NVIDIA A2 führt
- Günstigste On-Demand ($0.22/hr vs $1.85/hr)
- TDP (60W vs 750W)
Wähle AMD Instinct MI300X für Large-scale AI training, LLM inference, HPC. Wähle NVIDIA A2 für Edge inference, entry-level AI.
Häufig Gestellte Fragen
Ist AMD Instinct MI300X oder NVIDIA A2 besser?
Wer hat einen besseren FP16, AMD Instinct MI300X oder NVIDIA A2?
Wer hat einen besseren VRAM, AMD Instinct MI300X oder NVIDIA A2?
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AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
|
NVIDIA A2
16GB GDDR6 · Ampere
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | AMD | NVIDIA | |
| Architektur | CDNA 3 | Ampere | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 16 GB GDDR6 | |
| Bandbreite | 5,300 GB/s | 200 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 18.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 4.5 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 60W | |
| Erscheinungsjahr | 2023 | 2021 | |
| Segment | Rechenzentrum | Rechenzentrum | |
| Am besten geeignet für | Large-scale AI training LLM inference HPC | Edge inference entry-level AI | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $1.85/hr | $0.22/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 | |
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Nicht verfügbar | $0.22/hr | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA A2
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Vultr
Hochleistungs-Cloud-GPU in 32 globalen Regionen
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.5 | 1.7 | 4.6 |
| Hauptsitz | Lithuania | United States | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | Multi-Cloud | Nicht verfügbar |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Rendering Forschung HPC generative KI Deep Learning | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung |
| GPU-Hardware | |||
| GPU-Modelle | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max. VRAM (GB) | 80 | 288 | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 2 | 16 | 8 |
| Interconnect | PCIe | NVLink | NVLink |
| Preise | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.16/hr | $0.47/hr | $0.76/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde | Pro Stunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Ja | Nein |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | Keine | Bis zu 300 $ kostenloses Guthaben für 30 Tage | 200 $ Guthaben für 60 Tage |
| Ausgangsgebühren | Nicht verfügbar | Standard (variiert je nach Plan) | Keine (im Plan enthalten) |
| Speicher | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/Monat) | 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 | Litauen, Niederlande, Deutschland, Schweden, USA, Singapur (6 Standorte) | 32 Regionen auf 6 Kontinenten (Amerika, Europa, Asien, Australien, Afrika) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,97 % | 100 % | 99 % |
| Entwicklererfahrung | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (Bare Metal – vollständige Stack-Kontrolle) | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nein | Ja | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten | Minuten | Minuten |
| Kubernetes-Unterstützung | Ja | Ja | Ja |
| Geschäftsbedingungen | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | ISO 27001 ISO 20000-1 DSGVO PCI DSS | 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 |
Cherry Servers
Vultr
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