AMD Instinct MI300X vs NVIDIA H100 SXM — GPU-Vergleich (Jul 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA H100 SXM (80GB HBM3, 990 TFLOPS FP16, Hopper). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr, NVIDIA H100 SXM from $1.57/hr. Vergleichen Sie Spezifikationen, VRAM, Leistung und Preise bei 7 Cloud-Anbietern, um die beste GPU für Ihre KI-Arbeitslast zu finden.
Fazit: AMD Instinct MI300X vs NVIDIA H100 SXM
AMD Instinct MI300X liegt insgesamt vorne und führt in 4 von 7 verglichenen Kategorien.
Wo AMD Instinct MI300X führt
- FP16 (1,307 TFLOPS vs 990 TFLOPS)
- VRAM (192 GB vs 80 GB)
- Bandbreite (5,300 GB/s vs 3,350 GB/s)
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 67 TFLOPS)
Wo NVIDIA H100 SXM führt
- Günstigste On-Demand ($1.57/hr vs $1.85/hr)
- Anbieter (7 vs 2)
- TDP (700W vs 750W)
Wähle AMD Instinct MI300X für Large-scale AI training, LLM inference, HPC. Wähle NVIDIA H100 SXM für Large-scale AI training, distributed workloads, LLM pre-training.
Häufig Gestellte Fragen
Ist AMD Instinct MI300X oder NVIDIA H100 SXM besser?
Wer hat einen besseren FP16, AMD Instinct MI300X oder NVIDIA H100 SXM?
Wer hat einen besseren VRAM, AMD Instinct MI300X oder NVIDIA H100 SXM?
|
AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
|
NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
|
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | AMD | NVIDIA | |
| Architektur | CDNA 3 | Hopper | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 80 GB HBM3 | |
| Bandbreite | 5,300 GB/s | 3,350 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 990.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 67.0 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 700W | |
| Erscheinungsjahr | 2023 | 2023 | |
| Segment | Rechenzentrum | Rechenzentrum | |
| Am besten geeignet für | Large-scale AI training LLM inference HPC | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $1.85/hr | $1.57/hr | |
| Günstigste Spot | — | $1.49/hr | |
| Anbieter | 2 | 7 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
|
$1.85/hr | $1.99/hr | |
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$1.99/hr | $3.39/hr | |
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Nicht verfügbar | $1.57/hr | |
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Nicht verfügbar | $2.20/hr | |
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Nicht verfügbar | $2.35/hr | |
|
Nicht verfügbar | $2.59/hr | |
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Nicht verfügbar | $2.99/hr | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA H100 SXM
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 3.1 | 1.7 | 4.6 |
| Hauptsitz | Brazil | United States | United States |
| Anbietertyp | Bare Metal | Multi-Cloud | Nicht verfügbar |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung |
| GPU-Hardware | |||
| GPU-Modelle | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max. VRAM (GB) | 96 | 288 | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 16 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Preise | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.35/hr | $0.47/hr | $0.76/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde | Pro Stunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein | Ja | Nein |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ über Empfehlungsprogramm | Bis zu 300 $ kostenloses Guthaben für 30 Tage | 200 $ Guthaben für 60 Tage |
| Ausgangsgebühren | Keine | Standard (variiert je nach Plan) | Keine (im Plan enthalten) |
| 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 | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat |
| 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) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,9 % | 100 % | 99 % |
| Entwicklererfahrung | |||
| Frameworks | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nein | Ja | Ja |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Sekunden | Minuten | Minuten |
| Kubernetes-Unterstützung | Nein | Ja | Ja |
| 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 SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 |
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