AMD Instinct MI325X vs NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU-Vergleich (Jul 2026)
AMD Instinct MI325X (256GB HBM3e, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: AMD Instinct MI325X from $2.00/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. Vergleichen Sie Spezifikationen, VRAM, Leistung und Preise bei 2 Cloud-Anbietern, um die beste GPU für Ihre KI-Arbeitslast zu finden.
Fazit: AMD Instinct MI325X vs NVIDIA RTX 4000 Ada
AMD Instinct MI325X liegt insgesamt vorne und führt in 5 von 7 verglichenen Kategorien.
Wo AMD Instinct MI325X führt
- FP16 (1,307 TFLOPS vs 107 TFLOPS)
- VRAM (256 GB vs 20 GB)
- Bandbreite (6,000 GB/s vs 360 GB/s)
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 26.7 TFLOPS)
- Erscheinungsjahr (2024 vs 2023)
Wo NVIDIA RTX 4000 Ada führt
- Günstigste On-Demand ($0.76/hr vs $2.00/hr)
- TDP (130W vs 1000W)
Wähle AMD Instinct MI325X für AI training, large model inference. Wähle NVIDIA RTX 4000 Ada für Entry professional AI, CAD, visualization.
Häufig Gestellte Fragen
Ist AMD Instinct MI325X oder NVIDIA RTX 4000 Ada besser?
Wer hat einen besseren FP16, AMD Instinct MI325X oder NVIDIA RTX 4000 Ada?
Wer hat einen besseren VRAM, AMD Instinct MI325X oder NVIDIA RTX 4000 Ada?
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AMD Instinct MI325X
256GB HBM3e · CDNA 3
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | AMD | NVIDIA | |
| Architektur | CDNA 3 | Ada Lovelace | |
| VRAM | 256 GB HBM3e | 20 GB GDDR6 | |
| Bandbreite | 6,000 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 1000W | 130W | |
| Erscheinungsjahr | 2024 | 2023 | |
| Segment | Rechenzentrum | Professionelle GPUs | |
| Am besten geeignet für | AI training large model inference | Entry professional AI CAD visualization | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $2.00/hr | $0.76/hr | |
| Günstigste Spot | — | — | |
| Anbieter | 2 | 1 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$2.00/hr | Nicht verfügbar | |
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Nicht verfügbar | $0.76/hr | |
AMD Instinct MI325X
NVIDIA RTX 4000 Ada
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Fazit: DigitalOcean vs Vultr
Vultr liegt insgesamt vorne und führt in 7 von 8 verglichenen Kategorien.
Wo DigitalOcean führt
- Trustpilot-Bewertung (4.6 vs 1.7)
Wo Vultr führt
- Startpreis ($/Std.) ($0.47/hr vs $0.76/hr)
- Max. VRAM (GB) (288 vs 192)
- Verfügbarkeits-SLA (100% vs 99%)
- Max. GPUs/Instanz (16 vs 8)
- GPU-Modelle (12 vs 6)
- Spot/Unterbrechbar
Wähle DigitalOcean für KI-Training, Inferenz, Feinabstimmung. Wähle Vultr für KI-Training, Inferenz, Videorendering.
Häufig Gestellte Fragen
Ist DigitalOcean oder Vultr besser?
Wer hat einen besseren Trustpilot-Bewertung, DigitalOcean oder Vultr?
Wer hat einen besseren Startpreis ($/Std.), DigitalOcean oder Vultr?
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
|
Vultr
Hochleistungs-Cloud-GPU in 32 globalen Regionen
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|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 1.7 |
| Hauptsitz | United States | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | Multi-Cloud |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung |
| GPU-Hardware | ||
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 16 |
| Interconnect | NVLink | NVLink |
| Preise | ||
| Startpreis ($/Std.) | $0.76/hr | $0.47/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Stunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Ja |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ Guthaben für 60 Tage | Bis zu 300 $ kostenloses Guthaben für 30 Tage |
| Ausgangsgebühren | Keine (im Plan enthalten) | Standard (variiert je nach Plan) |
| Speicher | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat | 350 GB - 61 TB NVMe (inklusive), Blockspeicher zu 0,10 $/GB/Monat, S3-kompatibler Objektspeicher |
| Infrastruktur | ||
| Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 Regionen auf 6 Kontinenten (Amerika, Europa, Asien, Australien, Afrika) |
| Verfügbarkeits-SLA | 99 % | 100 % |
| Entwicklererfahrung | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| 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 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 |
DigitalOcean
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