AMD Instinct MI300X vs AMD Instinct MI325X — Perbandingan GPU (Jul 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs AMD Instinct MI325X (256GB HBM3e, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr, AMD Instinct MI325X from $2.00/hr. Bandingkan spesifikasi, VRAM, performa, dan harga di antara 3 penyedia cloud untuk menemukan GPU terbaik bagi beban kerja AI Anda.
Kesimpulan: AMD Instinct MI300X vs AMD Instinct MI325X
AMD Instinct MI300X dan AMD Instinct MI325X sangat seimbang — masing-masing memimpin di beberapa kategori, jadi pilihan yang tepat tergantung pada prioritas Anda.
Dimana AMD Instinct MI300X memimpin
- Termurah On-Demand ($1.85/hr vs $2.00/hr)
- Penyedia (3 vs 1)
- TDP (750W vs 1000W)
Dimana AMD Instinct MI325X memimpin
- VRAM (256 GB vs 192 GB)
- Bandwidth (6,000 GB/s vs 5,300 GB/s)
- Tahun Rilis (2024 vs 2023)
Pilih AMD Instinct MI300X untuk Large-scale AI training, LLM inference, HPC. Pilih AMD Instinct MI325X untuk AI training, large model inference.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
AMD Instinct MI300X atau AMD Instinct MI325X, mana yang lebih baik?
Siapa yang memiliki VRAM lebih baik, AMD Instinct MI300X atau AMD Instinct MI325X?
Siapa yang memiliki Termurah On-Demand lebih baik, AMD Instinct MI300X atau AMD Instinct MI325X?
|
AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
|
AMD Instinct MI325X
256GB HBM3e · CDNA 3
|
||
|---|---|---|---|
| Spesifikasi | |||
| Produsen | AMD | AMD | |
| Arsitektur | CDNA 3 | CDNA 3 | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 256 GB HBM3e | |
| Bandwidth | 5,300 GB/s | 6,000 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 1307.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 163.4 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 1000W | |
| Tahun Rilis | 2023 | 2024 | |
| Segmen | Pusat data | Pusat data | |
| Terbaik Untuk | Large-scale AI training LLM inference HPC | AI training large model inference | |
| Harga Cloud | |||
| Termurah On-Demand | $1.85/hr | $2.00/hr | |
| Termurah Spot | — | — | |
| Penyedia | 3 | 2 | |
| Harga Penyedia (Sesuai Permintaan) | |||
|
$1.85/hr | $2.00/hr | |
|
$1.99/hr | Tidak tersedia | |
|
$2.19/hr | Tidak tersedia | |
AMD Instinct MI300X
AMD Instinct MI325X
Perbandingan GPU Terkait
Penyedia Teratas untuk AMD Instinct MI300X dan AMD Instinct MI325X
3 penyedia ini menawarkan AMD Instinct MI300X dan AMD Instinct MI325X. Perbandingan lengkap model GPU, harga, infrastruktur, dan alat pengembang.
Vultr vs DigitalOcean vs Runpod - Perbandingan Penyedia GPU (Juli 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 Juli 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 | 1.7 | 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
Bangun perbandingan Anda sendiri
Pilih 2-6 perusahaan dari panduan ini dan buka di tabel perbandingan lengkap.
Tip: jika Anda tidak memilih perusahaan, kami akan mulai dengan 2 teratas dari panduan ini.