AMD Instinct MI300X बनाम NVIDIA A10G — GPU तुलना (Jul 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA A10G (24GB GDDR6, 70 TFLOPS FP16, Ampere). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr. अपने AI वर्कलोड के लिए सबसे अच्छा GPU खोजने के लिए 3 क्लाउड प्रदाताओं के स्पेक्स, VRAM, प्रदर्शन, और मूल्य निर्धारण की तुलना करें।
निष्कर्ष: AMD Instinct MI300X vs NVIDIA A10G
AMD Instinct MI300X कुल मिलाकर आगे है, 6 तुलना की गई श्रेणियों में से 5 में अग्रणी है।
AMD Instinct MI300X जहाँ आगे है
- FP16 (1,307 TFLOPS vs 70 TFLOPS)
- VRAM (192 GB vs 24 GB)
- बैंडविड्थ (5,300 GB/s vs 600 GB/s)
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 35 TFLOPS)
- रिलीज़ वर्ष (2023 vs 2021)
NVIDIA A10G जहाँ आगे है
- TDP (300W vs 750W)
Large-scale AI training, LLM inference, HPC के लिए AMD Instinct MI300X चुनें। Inference, graphics rendering, AI-accelerated workloads के लिए NVIDIA A10G चुनें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या AMD Instinct MI300X या NVIDIA A10G बेहतर है?
किसके पास बेहतर FP16 है, AMD Instinct MI300X या NVIDIA A10G?
किसके पास बेहतर VRAM है, AMD Instinct MI300X या NVIDIA A10G?
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AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
|
NVIDIA A10G
24GB GDDR6 · Ampere
|
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|---|---|---|---|
| विनिर्देश | |||
| निर्माता | AMD | NVIDIA | |
| वास्तुकला | सीडीएनए 3 | एम्पियर | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 24 GB GDDR6 | |
| बैंडविड्थ | 5,300 GB/s | 600 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 70.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 35.0 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 300W | |
| रिलीज़ वर्ष | 2023 | 2021 | |
| खंड | डेटा केंद्र | डेटा केंद्र | |
| सबसे उपयुक्त | Large-scale AI training LLM inference HPC | Inference graphics rendering AI-accelerated workloads | |
| क्लाउड मूल्य निर्धारण | |||
| सबसे सस्ता ऑन-डिमांड | $1.85/hr | — | |
| सबसे सस्ता स्पॉट | — | — | |
| प्रदाता | 3 | 0 | |
| प्रदाता मूल्य निर्धारण (मांग पर) | |||
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$1.85/hr | लागू नहीं | |
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$1.99/hr | लागू नहीं | |
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$2.19/hr | लागू नहीं | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA A10G
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वल्ट्र
32 वैश्विक क्षेत्रों में उच्च-प्रदर्शन क्लाउड GPU
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डिजिटलओशन
सरल, स्केलेबल GPU क्लाउड AI/ML के लिए
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रनपॉड
एआई के लिए निर्मित क्लाउड — सर्वरलेस अनुमान से लेकर मांग पर त्वरित मल्टी-नोड क्लस्टर्स तक GPU वर्कलोड को तैनात और स्केल करें।
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|---|---|---|---|
| अवलोकन | |||
| ट्रस्टपायलट रेटिंग | 1.7 | 4.6 | 3.7 |
| मुख्यालय | United States | United States | United States |
| प्रदाता प्रकार | मल्टी-क्लाउड | लागू नहीं | GPU-केंद्रित |
| के लिए सर्वश्रेष्ठ | एआई प्रशिक्षण अनुमान वीडियो रेंडरिंग उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग स्टेबल डिफ्यूजन खेल विकास जनरेटिव एआई फाइन-ट्यूनिंग अनुसंधान | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग एलएलएम तैनाती एलएलएम सेवा कंप्यूटर विज़न स्टार्टअप जनरेटिव एआई अनुसंधान | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग स्टेबल डिफ्यूजन बैच प्रोसेसिंग रेंडरिंग अनुसंधान LLM सेवा जनरेटिव एआई |
| GPU हार्डवेयर | |||
| जीपीयू मॉडल | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| अधिकतम वीआरएएम (जीबी) | 288 | 192 | 288 |
| अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस | 16 | 8 | 8 |
| इंटरकनेक्ट | NVLink | NVLink | NVLink |
| मूल्य निर्धारण | |||
| प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) | $0.47/hr | $0.76/hr | $0.06/hr |
| बिलिंग विवरण | प्रति घंटा | प्रति सेकंड | प्रति सेकंड |
| स्पॉट/पूर्वनिर्धारित | हाँ | नहीं | हाँ |
| आरक्षित छूट | लागू नहीं | लागू नहीं | 15-29% (1 महीने से 1 साल की योजनाओं के लिए) |
| मुफ्त क्रेडिट | 30 दिनों के लिए $300 तक मुफ्त क्रेडिट | 60 दिनों के लिए $200 का मुफ्त क्रेडिट | पहले $10 खर्च के बाद $5-$500 बोनस |
| निकासी शुल्क | मानक (योजना के अनुसार भिन्न) | कोई नहीं (योजना में शामिल) | कोई नहीं (मुफ़्त) |
| भंडारण | 350 GB - 61 TB NVMe (शामिल), ब्लॉक स्टोरेज $0.10/GB/माह, S3-संगत ऑब्जेक्ट स्टोरेज | 500-720 GiB NVMe बूट (शामिल), बड़े कॉन्फ़िग में 5 TiB NVMe स्क्रैच, वॉल्यूम $0.10/GiB/माह पर | कंटेनर/वॉल्यूम ($0.10/GB/माह), निष्क्रिय वॉल्यूम ($0.20/GB/माह), नेटवर्क स्टोरेज ($0.07/GB/माह 1TB) |
| इन्फ्रास्ट्रक्चर | |||
| क्षेत्र | 6 महाद्वीपों में 32 क्षेत्र (अमेरिका, यूरोप, एशिया, ऑस्ट्रेलिया, अफ्रीका) | न्यूयॉर्क (NYC2), टोरंटो (TOR1), अटलांटा (ATL1), रिचमंड (RIC1), एम्स्टर्डम (AMS3) | 31 वैश्विक क्षेत्र |
| अपटाइम एसएलए | 100% | 99% | 99.99% |
| डेवलपर अनुभव | |||
| फ्रेमवर्क | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| डॉकर समर्थन | हाँ | हाँ | हाँ |
| एसएसएच एक्सेस | हाँ | हाँ | हाँ |
| ज्यूपिटर नोटबुक्स | हाँ | हाँ | हाँ |
| एपीआई / सीएलआई | हाँ | हाँ | हाँ |
| सेटअप समय | मिनट | मिनट | तुरंत |
| Kubernetes समर्थन | हाँ | हाँ | नहीं |
| व्यावसायिक शर्तें | |||
| न्यूनतम प्रतिबद्धता | कोई नहीं | कोई नहीं | कोई नहीं |
| अनुपालन | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR स्तर 1 | SOC 2 टाइप II SOC 3 HIPAA (BAA के साथ) CSA STAR स्तर 1 | SOC 2 टाइप II |
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