AMD Instinct MI350X vs NVIDIA RTX PRO 6000 — GPU-Vergleich (Apr 2026)
AMD Instinct MI350X (288GB HBM3e, 1,800 TFLOPS FP16, CDNA 4) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA RTX PRO 6000 from $1.71/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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AMD Instinct MI350X
288GB HBM3e · CDNA 4
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NVIDIA RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | AMD | NVIDIA | |
| Architektur | CDNA 4 | Blackwell | |
| VRAM | 288 GB HBM3e | 96 GB GDDR7 | |
| Bandbreite | 8,000 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1800.0 TFLOPS | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 72.0 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 1000W | 600W | |
| Erscheinungsjahr | 2025 | 2025 | |
| Segment | Data center | Professional | |
| Am besten geeignet für | Next-gen AI training inference at scale | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | — | $1.71/hr | |
| Günstigste Spot | — | $1.69/hr | |
| Anbieter | 1 | 2 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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Nicht verfügbar | $1.71/hr | |
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Nicht verfügbar | $1.89/hr | |
AMD Instinct MI350X
NVIDIA RTX PRO 6000
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RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
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|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 3.7 | 3.7 |
| Hauptsitz | Brazil | United States |
| Anbietertyp | Bare Metal | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU Hardware | ||
| GPU-Modelle | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max. VRAM (GB) | 96 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| Startpreis ($/Std.) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Ja |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ über Empfehlungsprogramm | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben |
| Ausgangsgebühren | Keine | Keine (Kostenlos) |
| Speicher | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) |
| Infrastructure | ||
| Regionen | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio | 31 globale Regionen |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,9 % | 99,99 % |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nein | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Sekunden | Sofort |
| Kubernetes Support | Nein | Nein |
| Business Terms | ||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine |
| Compliance | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar | SOC 2 Typ II |
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