AMD Instinct MI300X vs NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti — GPU-Vergleich (Jul 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti (16GB GDDR7, 44 TFLOPS FP16, Blackwell). 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 NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
AMD Instinct MI300X liegt insgesamt vorne und führt in 4 von 6 verglichenen Kategorien.
Wo AMD Instinct MI300X führt
- FP16 (1,307 TFLOPS vs 44 TFLOPS)
- VRAM (192 GB vs 16 GB)
- Bandbreite (5,300 GB/s vs 896 GB/s)
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 22 TFLOPS)
Wo NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti führt
- Erscheinungsjahr (2025 vs 2023)
- TDP (300W vs 750W)
Wähle AMD Instinct MI300X für Large-scale AI training, LLM inference, HPC. Wähle NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti für Gaming, inference.
Häufig Gestellte Fragen
Ist AMD Instinct MI300X oder NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti besser?
Wer hat einen besseren FP16, AMD Instinct MI300X oder NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti?
Wer hat einen besseren VRAM, AMD Instinct MI300X oder NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti?
|
AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
|
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
16GB GDDR7 · Blackwell
|
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | AMD | NVIDIA | |
| Architektur | CDNA 3 | Blackwell | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 16 GB GDDR7 | |
| Bandbreite | 5,300 GB/s | 896 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 44.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 22.0 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 300W | |
| Erscheinungsjahr | 2023 | 2025 | |
| Segment | Rechenzentrum | Consumer GPUs | |
| Am besten geeignet für | Large-scale AI training LLM inference HPC | Gaming inference | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $1.85/hr | — | |
| Günstigste Spot | — | — | |
| Anbieter | 3 | 0 | |
| 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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$2.19/hr | Nicht verfügbar | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 1.7 | 4.6 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | United States | United States |
| Anbietertyp | Multi-Cloud | Nicht verfügbar | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU-Hardware | |||
| GPU-Modelle | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max. VRAM (GB) | 288 | 192 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 16 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Preise | |||
| Startpreis ($/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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