Bagaimana AMD Instinct MI300X dibandingkan dengan H100 dalam benchmark?
Jawaban
Performa benchmark pada AMD Instinct MI300X: 1,307 TFLOPS FP16, 163.4 TFLOPS FP32, 5,300 GB/s bandwidth memori, 192 GB VRAM.
Untuk beban kerja yang paling diperhatikan insinyur — pelatihan model keluarga transformer, penyajian inferensi LLM latensi rendah, menjalankan pipeline difusi dan visi — spesifikasi tersebut cukup untuk mempertahankan ukuran batch yang menjaga tensor core sibuk. Harapkan peningkatan waktu dinding dibanding kartu CDNA 3 generasi sebelumnya berkisar antara 1,5x hingga 3x tergantung bentuk beban kerja.
Get AMD Instinct MI300X cloud access from Vultr, DigitalOcean, or Runpod. Live pricing, fast provisioning, competitive rates.
Lebih Banyak FAQ tentang AMD Instinct MI300X
- Berapa biaya AMD Instinct MI300X on-demand dibandingkan dengan spot?
- Bagaimana perbandingan AMD Instinct MI300X dalam spesifikasi mentah dengan A100 dan H100?
- Di mana pengembang dapat menjalankan beban kerja AMD Instinct MI300X tanpa biaya egress?
- AMD Instinct MI300X untuk serving real-time — apakah ini cocok kuat?
Vultr vs DigitalOcean vs Runpod - Perbandingan Penyedia GPU (Agustus 2026)
Perbandingan berdampingan Vultr vs DigitalOcean vs Runpod. Cepat tinjau pendanaan maksimum, pembagian keuntungan, aturan risiko, leverage, platform, instrumen, jadwal pembayaran, opsi pembayaran, izin perdagangan, dan pembatasan KYC untuk mempersempit daftar perusahaan trading prop Anda. Data diperbarui Agustus 2026.
|
Vultr
GPU cloud berkinerja tinggi di 32 wilayah global
|
DigitalOcean
GPU cloud yang sederhana dan dapat diskalakan untuk AI/ML
|
Runpod
Cloud yang dibangun untuk AI — jalankan dan skalakan beban kerja GPU dari inferensi tanpa server hingga klaster multi-node instan sesuai permintaan.
|
|
|---|---|---|---|
| Ikhtisar | |||
| Peringkat Trustpilot | 1.6 | 4.6 | 3.7 |
| Kantor Pusat | United States | United States | United States |
| Jenis Penyedia | Multi-Cloud | Tidak tersedia | Fokus pada GPU |
| Terbaik Untuk | Pelatihan AI inferensi rendering video HPC Stable Diffusion pengembangan game AI generatif penyetelan halus penelitian | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus penyebaran LLM penyajian LLM visi komputer startup AI generatif riset | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus Stable Diffusion pemrosesan batch rendering riset penyajian LLM AI generatif |
| Perangkat Keras GPU | |||
| Model 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 | 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 |
| Maks VRAM (GB) | 288 | 192 | 288 |
| Maks GPU/Instance | 16 | 8 | 8 |
| Interkoneksi | NVLink | NVLink | NVLink |
| Harga | |||
| Harga Mulai ($/jam) | $0.47/hr | $0.76/hr | $0.06/hr |
| Granularitas Penagihan | Per jam | Per detik | Per detik |
| Spot/Preemptible | Ya | Tidak | Ya |
| Diskon Cadangan | Tidak tersedia | Tidak tersedia | 15-29% (rencana 1 bulan hingga 1 tahun) |
| Kredit Gratis | Kredit gratis hingga $300 selama 30 hari | Kredit gratis $200 selama 60 hari | Bonus $5-$500 setelah pengeluaran pertama $10 |
| Biaya Keluar | Standar (bervariasi menurut paket) | Tidak ada (termasuk dalam paket) | Tidak ada (Gratis) |
| Penyimpanan | 350 GB - 61 TB NVMe (termasuk), Penyimpanan Blok seharga $0,10/GB/bulan, Penyimpanan Objek kompatibel S3 | Boot NVMe 500-720 GiB (termasuk), scratch NVMe 5 TiB pada konfigurasi lebih besar, Volume dengan biaya $0,10/GiB/bulan | Kontainer/Volume ($0,10/GB/bulan), Volume Menganggur ($0,20/GB/bulan), Penyimpanan Jaringan ($0,07/GB/bulan 1TB) |
| Infrastruktur | |||
| Wilayah | 32 wilayah di 6 benua (Amerika, Eropa, Asia, Australia, Afrika) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 wilayah global |
| SLA Waktu Aktif | 100% | 99% | 99,99% |
| Pengalaman Pengembang | |||
| Kerangka Kerja | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Dukungan Docker | Ya | Ya | Ya |
| Akses SSH | Ya | Ya | Ya |
| Jupyter Notebooks | Ya | Ya | Ya |
| API / CLI | Ya | Ya | Ya |
| Waktu Setup | Menit | Menit | Instan |
| Dukungan Kubernetes | Ya | Ya | Tidak |
| Ketentuan Bisnis | |||
| Komitmen Minimum | Tidak ada | Tidak ada | Tidak ada |
| Kepatuhan | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 | SOC 2 Tipe II SOC 3 HIPAA (dengan BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2 Tipe II |
Vultr
DigitalOcean
Runpod