AMD Instinct MI355X बनाम NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU तुलना (Jul 2026)
AMD Instinct MI355X (288GB HBM3e, 1,800 TFLOPS FP16, CDNA 4) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: AMD Instinct MI355X from $2.59/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. अपने AI वर्कलोड के लिए सबसे अच्छा GPU खोजने के लिए 2 क्लाउड प्रदाताओं के स्पेक्स, VRAM, प्रदर्शन, और मूल्य निर्धारण की तुलना करें।
निष्कर्ष: AMD Instinct MI355X vs NVIDIA RTX 4000 Ada
AMD Instinct MI355X कुल मिलाकर आगे है, 7 तुलना की गई श्रेणियों में से 5 में अग्रणी है।
AMD Instinct MI355X जहाँ आगे है
- FP16 (1,800 TFLOPS vs 107 TFLOPS)
- VRAM (288 GB vs 20 GB)
- बैंडविड्थ (8,000 GB/s vs 360 GB/s)
- FP32 (72 TFLOPS vs 26.7 TFLOPS)
- रिलीज़ वर्ष (2025 vs 2023)
NVIDIA RTX 4000 Ada जहाँ आगे है
- सबसे सस्ता ऑन-डिमांड ($0.76/hr vs $2.59/hr)
- TDP (130W vs 1400W)
Frontier AI training, highest-end AMD workloads के लिए AMD Instinct MI355X चुनें। Entry professional AI, CAD, visualization के लिए NVIDIA RTX 4000 Ada चुनें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या AMD Instinct MI355X या NVIDIA RTX 4000 Ada बेहतर है?
किसके पास बेहतर FP16 है, AMD Instinct MI355X या NVIDIA RTX 4000 Ada?
किसके पास बेहतर VRAM है, AMD Instinct MI355X या NVIDIA RTX 4000 Ada?
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AMD Instinct MI355X
288GB HBM3e · CDNA 4
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
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|---|---|---|---|
| विनिर्देश | |||
| निर्माता | AMD | NVIDIA | |
| वास्तुकला | सीडीएनए 4 | एडा लवलेस | |
| VRAM | 288 GB HBM3e | 20 GB GDDR6 | |
| बैंडविड्थ | 8,000 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1800.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 72.0 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 1400W | 130W | |
| रिलीज़ वर्ष | 2025 | 2023 | |
| खंड | डेटा केंद्र | प्रोफेशनल GPUs | |
| सबसे उपयुक्त | Frontier AI training highest-end AMD workloads | Entry professional AI CAD visualization | |
| क्लाउड मूल्य निर्धारण | |||
| सबसे सस्ता ऑन-डिमांड | $2.59/hr | $0.76/hr | |
| सबसे सस्ता स्पॉट | — | — | |
| प्रदाता | 1 | 1 | |
| प्रदाता मूल्य निर्धारण (मांग पर) | |||
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$2.59/hr | लागू नहीं | |
|
लागू नहीं | $0.76/hr | |
AMD Instinct MI355X
NVIDIA RTX 4000 Ada
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निष्कर्ष: डिजिटलओशन vs वल्ट्र
वल्ट्र कुल मिलाकर आगे है, 8 तुलना की गई श्रेणियों में से 7 में अग्रणी है।
डिजिटलओशन जहाँ आगे है
- ट्रस्टपायलट रेटिंग (4.6 vs 1.7)
वल्ट्र जहाँ आगे है
- प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) ($0.47/hr vs $0.76/hr)
- अधिकतम वीआरएएम (जीबी) (288 vs 192)
- अपटाइम एसएलए (100% vs 99%)
- अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस (16 vs 8)
- जीपीयू मॉडल (12 vs 6)
- स्पॉट/पूर्वनिर्धारित
एआई प्रशिक्षण, अनुमान, फाइन-ट्यूनिंग के लिए डिजिटलओशन चुनें। एआई प्रशिक्षण, अनुमान, वीडियो रेंडरिंग के लिए वल्ट्र चुनें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या डिजिटलओशन या वल्ट्र बेहतर है?
किसके पास बेहतर ट्रस्टपायलट रेटिंग है, डिजिटलओशन या वल्ट्र?
किसके पास बेहतर प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) है, डिजिटलओशन या वल्ट्र?
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डिजिटलओशन
सरल, स्केलेबल GPU क्लाउड AI/ML के लिए
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वल्ट्र
32 वैश्विक क्षेत्रों में उच्च-प्रदर्शन क्लाउड GPU
|
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|---|---|---|
| अवलोकन | ||
| ट्रस्टपायलट रेटिंग | 4.6 | 1.7 |
| मुख्यालय | United States | United States |
| प्रदाता प्रकार | लागू नहीं | मल्टी-क्लाउड |
| के लिए सर्वश्रेष्ठ | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग एलएलएम तैनाती एलएलएम सेवा कंप्यूटर विज़न स्टार्टअप जनरेटिव एआई अनुसंधान | एआई प्रशिक्षण अनुमान वीडियो रेंडरिंग उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग स्टेबल डिफ्यूजन खेल विकास जनरेटिव एआई फाइन-ट्यूनिंग अनुसंधान |
| GPU हार्डवेयर | ||
| जीपीयू मॉडल | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| अधिकतम वीआरएएम (जीबी) | 192 | 288 |
| अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस | 8 | 16 |
| इंटरकनेक्ट | NVLink | NVLink |
| मूल्य निर्धारण | ||
| प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) | $0.76/hr | $0.47/hr |
| बिलिंग विवरण | प्रति सेकंड | प्रति घंटा |
| स्पॉट/पूर्वनिर्धारित | नहीं | हाँ |
| आरक्षित छूट | लागू नहीं | लागू नहीं |
| मुफ्त क्रेडिट | 60 दिनों के लिए $200 का मुफ्त क्रेडिट | 30 दिनों के लिए $300 तक मुफ्त क्रेडिट |
| निकासी शुल्क | कोई नहीं (योजना में शामिल) | मानक (योजना के अनुसार भिन्न) |
| भंडारण | 500-720 GiB NVMe बूट (शामिल), बड़े कॉन्फ़िग में 5 TiB NVMe स्क्रैच, वॉल्यूम $0.10/GiB/माह पर | 350 GB - 61 TB NVMe (शामिल), ब्लॉक स्टोरेज $0.10/GB/माह, S3-संगत ऑब्जेक्ट स्टोरेज |
| इन्फ्रास्ट्रक्चर | ||
| क्षेत्र | न्यूयॉर्क (NYC2), टोरंटो (TOR1), अटलांटा (ATL1), रिचमंड (RIC1), एम्स्टर्डम (AMS3) | 6 महाद्वीपों में 32 क्षेत्र (अमेरिका, यूरोप, एशिया, ऑस्ट्रेलिया, अफ्रीका) |
| अपटाइम एसएलए | 99% | 100% |
| डेवलपर अनुभव | ||
| फ्रेमवर्क | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| डॉकर समर्थन | हाँ | हाँ |
| एसएसएच एक्सेस | हाँ | हाँ |
| ज्यूपिटर नोटबुक्स | हाँ | हाँ |
| एपीआई / सीएलआई | हाँ | हाँ |
| सेटअप समय | मिनट | मिनट |
| Kubernetes समर्थन | हाँ | हाँ |
| व्यावसायिक शर्तें | ||
| न्यूनतम प्रतिबद्धता | कोई नहीं | कोई नहीं |
| अनुपालन | SOC 2 टाइप II SOC 3 HIPAA (BAA के साथ) CSA STAR स्तर 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR स्तर 1 |
डिजिटलओशन
वल्ट्र
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