AMD Instinct MI300X vs NVIDIA A2 — GPU-Vergleich (Apr 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. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 3 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
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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 | Data center | Data center | |
| 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 | 2 | 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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Nicht verfügbar | $0.22/hr | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA A2
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Cherry Servers
Bare-Metal-GPU-Server mit 24 Jahren Hosting-Erfahrung und vollständiger Hardware-Kontrolle.
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Vultr
Hochleistungs-Cloud-GPU in 32 globalen Regionen
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 1.8 | 4.6 |
| Hauptsitz | Lithuania | United States | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | Multi-Cloud | Nicht verfügbar |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Rendering Forschung HPC generative KI Deep Learning | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max. VRAM (GB) | 80 | 288 | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 2 | 16 | 8 |
| Interconnect | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/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 |
| Infrastructure | |||
| 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 % |
| Developer Experience | |||
| 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 Support | Ja | Ja | Ja |
| Business Terms | |||
| 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 |
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