AMD Instinct MI300X vs NVIDIA GeForce RTX 3070 — GPU-Vergleich (Jun 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA GeForce RTX 3070 (8GB GDDR6, 20.3 TFLOPS FP16, Ampere). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr. Vergleichen Sie Spezifikationen, VRAM, Leistung und Preise bei 2 Cloud-Anbietern, um die beste GPU für Ihre KI-Arbeitslast zu finden.
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AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
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NVIDIA GeForce RTX 3070
8GB GDDR6 · Ampere
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | AMD | NVIDIA | |
| Architektur | CDNA 3 | Ampere | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 8 GB GDDR6 | |
| Bandbreite | 5,300 GB/s | 448 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 20.3 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 10.2 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 220W | |
| Erscheinungsjahr | 2023 | 2020 | |
| Segment | Rechenzentrum | Consumer GPUs | |
| Am besten geeignet für | Large-scale AI training LLM inference HPC | Budget inference gaming | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $1.85/hr | — | |
| Günstigste Spot | — | — | |
| Anbieter | 2 | 0 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$1.85/hr | Nicht verfügbar | |
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$1.99/hr | Nicht verfügbar | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA GeForce RTX 3070
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Vultr
Hochleistungs-Cloud-GPU in 32 globalen Regionen
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 1.7 | 4.6 |
| Hauptsitz | United States | United States |
| Anbietertyp | Multi-Cloud | Nicht verfügbar |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung |
| GPU-Hardware | ||
| GPU-Modelle | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max. VRAM (GB) | 288 | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 16 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink |
| Preise | ||
| Startpreis ($/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 |
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