How does AMD Instinct MI300X benchmark against H100?
Réponse
Benchmarked performance on AMD Instinct MI300X: 1,307 TFLOPS in FP16, 163.4 TFLOPS in FP32, 5,300 GB/s memory bandwidth, 192 GB VRAM.
For the workloads most engineers care about — model training transformer-family models, serving LLM low-latency inference, running diffusion and vision pipelines — those specs are enough to sustain batch sizes that keep tensor cores busy. Expect wall-clock gains versus previous-generation CDNA 3 cards to range from 1.5x to 3x depending on workload shape.
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Vultr vs DigitalOcean - Comparaison de fournisseurs de GPU (Avril 2026)
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Vultr
GPU cloud haute performance dans 32 régions mondiales
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DigitalOcean
Cloud GPU simple et évolutif pour IA/ML
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|---|---|---|
| Aperçu | ||
| Note Trustpilot | 1.8 | 4.6 |
| Siège social | United States | United States |
| Type de fournisseur | Multi-Cloud | N/A |
| Idéal pour | Formation en IA inférence rendu vidéo HPC Stable Diffusion développement de jeux IA générative ajustement fin recherche | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche |
| Matériel GPU | ||
| Modèles GPU | 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 |
| VRAM max (Go) | 288 | 192 |
| Max GPUs/instance | 16 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink |
| Tarification | ||
| Prix de départ ($/h) | $0.47/hr | $0.76/hr |
| Granularité de facturation | À l'heure | À la seconde |
| Spot/Préemptible | Oui | Non |
| Remises réservées | N/A | N/A |
| Crédits gratuits | Jusqu'à 300 $ de crédit gratuit pendant 30 jours | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours |
| Frais de sortie | Standard (varie selon le plan) | Aucun (inclus dans le forfait) |
| Stockage | 350 Go - 61 To NVMe (inclus), Stockage en bloc à 0,10 $/Go/mois, Stockage d'objets compatible S3 | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois |
| Infrastructure | ||
| Régions | 32 régions réparties sur 6 continents (Amériques, Europe, Asie, Australie, Afrique) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA de disponibilité | 100 % | 99 % |
| Expérience Développeur | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Support Docker | Oui | Oui |
| Accès SSH | Oui | Oui |
| Carnets Jupyter | Oui | Oui |
| API / CLI | Oui | Oui |
| Temps de configuration | Minutes | Minutes |
| Support Kubernetes | Oui | Oui |
| Conditions Commerciales | ||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Niveau 1 | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (avec BAA) CSA STAR Niveau 1 |
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