AMD Instinct MI300X vs NVIDIA A16 — Comparaison GPU (Apr 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA A16 (64GB GDDR6, 72 TFLOPS FP16, Ampere). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr, NVIDIA A16 from $0.47/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 3 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
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NVIDIA A16
64GB GDDR6 · Ampere
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|---|---|---|---|
| Spécifications | |||
| Fabricant | AMD | NVIDIA | |
| Architecture | CDNA 3 | Ampere | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 64 GB GDDR6 | |
| Bande passante | 5,300 GB/s | 800 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 72.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 18.0 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 250W | |
| Année de sortie | 2023 | 2021 | |
| Segment | Data center | Data center | |
| Idéal pour | Large-scale AI training LLM inference HPC | Virtual desktops lightweight inference video streaming | |
| Tarification Cloud | |||
| Le moins cher à la demande | $1.85/hr | $0.47/hr | |
| Le moins cher en Spot | — | — | |
| Fournisseurs | 2 | 2 | |
| Tarification Fournisseur (À la demande) | |||
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$1.85/hr | $0.47/hr | |
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$1.99/hr | N/A | |
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N/A | $0.50/hr | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA A16
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Vultr
GPU cloud haute performance dans 32 régions mondiales
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Cherry Servers
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DigitalOcean
Cloud GPU simple et évolutif pour IA/ML
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 1.8 | 4.6 | 4.6 |
| Siège social | United States | Lithuania | United States |
| Type de fournisseur | Multi-Cloud | N/A | N/A |
| Idéal pour | Formation en IA inférence rendu vidéo HPC Stable Diffusion développement de jeux IA générative ajustement fin recherche | Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| VRAM max (Go) | 288 | 80 | 192 |
| Max GPUs/instance | 16 | 2 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | PCIe | NVLink |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.47/hr | $0.16/hr | $0.76/hr |
| Granularité de facturation | À l'heure | Par heure | À la seconde |
| Spot/Préemptible | Oui | Non | Non |
| Remises réservées | N/A | N/A | N/A |
| Crédits gratuits | Jusqu'à 300 $ de crédit gratuit pendant 30 jours | Aucun | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours |
| Frais de sortie | Standard (varie selon le plan) | N/A | 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 | SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois) | 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) | Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA de disponibilité | 100 % | 99,97 % | 99 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile) | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Support Docker | Oui | Oui | Oui |
| Accès SSH | Oui | Oui | Oui |
| Carnets Jupyter | Oui | Non | Oui |
| API / CLI | Oui | Oui | Oui |
| Temps de configuration | Minutes | Minutes | Minutes |
| Kubernetes Support | Oui | Oui | Oui |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Niveau 1 | ISO 27001 ISO 20000-1 RGPD PCI DSS | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (avec BAA) CSA STAR Niveau 1 |
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