AMD Instinct MI300X vs NVIDIA RTX PRO 6000 — GPU-Vergleich (Jun 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr, NVIDIA RTX PRO 6000 from $1.71/hr. Vergleichen Sie Spezifikationen, VRAM, Leistung und Preise bei 4 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 RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | AMD | NVIDIA | |
| Architektur | CDNA 3 | Blackwell | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 96 GB GDDR7 | |
| Bandbreite | 5,300 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 600W | |
| Erscheinungsjahr | 2023 | 2025 | |
| Segment | Rechenzentrum | Professionelle GPUs | |
| Am besten geeignet für | Large-scale AI training LLM inference HPC | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $1.85/hr | $1.71/hr | |
| Günstigste Spot | — | $1.69/hr | |
| Anbieter | 2 | 2 | |
| 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 | $1.71/hr | |
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Nicht verfügbar | $1.89/hr | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA RTX PRO 6000
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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Vultr
Hochleistungs-Cloud-GPU in 32 globalen Regionen
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RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 3.7 | 1.7 | 3.5 |
| Hauptsitz | Brazil | United States | United States |
| Anbietertyp | Bare Metal | Multi-Cloud | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU-Hardware | |||
| GPU-Modelle | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max. VRAM (GB) | 96 | 288 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 16 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Preise | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.35/hr | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde | Pro Stunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Ja | Ja |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ über Empfehlungsprogramm | Bis zu 300 $ kostenloses Guthaben für 30 Tage | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben |
| Ausgangsgebühren | Keine | Standard (variiert je nach Plan) | Keine (Kostenlos) |
| Speicher | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat | 350 GB - 61 TB NVMe (inklusive), Blockspeicher zu 0,10 $/GB/Monat, S3-kompatibler Objektspeicher | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) |
| Infrastruktur | |||
| Regionen | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio | 32 Regionen auf 6 Kontinenten (Amerika, Europa, Asien, Australien, Afrika) | 31 globale Regionen |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,9 % | 100 % | 99,99 % |
| Entwicklererfahrung | |||
| Frameworks | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nein | Ja | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Sekunden | Minuten | Sofort |
| Kubernetes-Unterstützung | Nein | Ja | Nein |
| Geschäftsbedingungen | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 | SOC 2 Typ II |
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