GPU-Anbieter
Hauptsitz
Abrechnung
Aktionen
Beste Cloud-GPU-Anbieter mit AMD MI300X
Der AMD Instinct MI300X ist eine wettbewerbsfähige Alternative zur NVIDIA H100 mit 192 GB HBM3-Speicher — mehr als doppelt so viel wie die H100. Er läuft auf dem ROCm-Software-Stack und gewinnt an Akzeptanz für das Training und die Inferenz großer Modelle. Dieser Leitfaden listet Cloud-Anbieter auf, die MI300X-Instanzen anbieten, und hilft Ihnen dabei, AMD-GPU-Cloud-Optionen neben NVIDIA-Alternativen zu bewerten.
Trustpilot-Bewertungen
2,300
+11
(7d)
Hauptsitz
United States Startpreis
$0.76/hr
Max. VRAM
192 GB
Max. GPUs
8
Abrechnung
Pro Sekunde
Trustpilot-Bewertungen
211
+2
(7d)
Hauptsitz
United States Startpreis
$0.06/hr
Max. VRAM
288 GB
Max. GPUs
8
Abrechnung
Pro Sekunde
Trustpilot-Bewertungen
541
+0
(7d)
Hauptsitz
United States Startpreis
$0.47/hr
Max. VRAM
288 GB
Max. GPUs
16
Abrechnung
Pro Stunde
DigitalOcean vs RunPod – Vergleich der Top-Anbieter in dieser Anleitung
DigitalOcean vs RunPod - GPU Provider Comparison (April 2026)
Head-to-head comparison of DigitalOcean and RunPod. Check max funding, profit splits, daily and overall drawdown rules, leverage, tradable assets, payout frequency, payment and payout methods, trading permissions and KYC restrictions before you buy a challenge. Data refreshed April 2026.
|
DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
|
RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
|
|
|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 3.8 |
| Hauptsitz | United States | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU Hardware | ||
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| Startpreis ($/Std.) | $0.76/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | 0 | 1 |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ Guthaben für 60 Tage | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben |
| Ausgangsgebühren | Keine (im Plan enthalten) | Keine (Kostenlos) |
| Speicher | 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) |
| Infrastructure | ||
| Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 globale Regionen |
| Verfügbarkeits-SLA | 99 % | 99,99 % |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Docker-Unterstützung | 1 | 1 |
| SSH-Zugang | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 |
| Einrichtungszeit | Minuten | Sofort |
| Kubernetes Support | 1 | 0 |
| Business Terms | ||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2 Typ II |
DigitalOcean
RunPod
Erstellen Sie Ihren eigenen Vergleich
Select any 2-6 firms from this guide and open them in the full comparison table.
Tip: if you do not select any firms we will start with the top 2 from this guide.