AMD Instinct MI300X vs NVIDIA RTX 4000 Ada — Perbandingan GPU (Jul 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/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 NVIDIA RTX 4000 Ada
AMD Instinct MI300X unggul secara keseluruhan, memimpin di 5 dari 7 kategori yang dibandingkan.
Dimana AMD Instinct MI300X memimpin
- FP16 (1,307 TFLOPS vs 107 TFLOPS)
- VRAM (192 GB vs 20 GB)
- Bandwidth (5,300 GB/s vs 360 GB/s)
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 26.7 TFLOPS)
- Penyedia (3 vs 1)
Dimana NVIDIA RTX 4000 Ada memimpin
- Termurah On-Demand ($0.76/hr vs $1.85/hr)
- TDP (130W vs 750W)
Pilih AMD Instinct MI300X untuk Large-scale AI training, LLM inference, HPC. Pilih NVIDIA RTX 4000 Ada untuk Entry professional AI, CAD, visualization.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
AMD Instinct MI300X atau NVIDIA RTX 4000 Ada, mana yang lebih baik?
Siapa yang memiliki FP16 lebih baik, AMD Instinct MI300X atau NVIDIA RTX 4000 Ada?
Siapa yang memiliki VRAM lebih baik, AMD Instinct MI300X atau NVIDIA RTX 4000 Ada?
|
AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
||
|---|---|---|---|
| Spesifikasi | |||
| Produsen | AMD | NVIDIA | |
| Arsitektur | CDNA 3 | Ada Lovelace | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 20 GB GDDR6 | |
| Bandwidth | 5,300 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 130W | |
| Tahun Rilis | 2023 | 2023 | |
| Segmen | Pusat data | GPU Profesional | |
| Terbaik Untuk | Large-scale AI training LLM inference HPC | Entry professional AI CAD visualization | |
| Harga Cloud | |||
| Termurah On-Demand | $1.85/hr | $0.76/hr | |
| Termurah Spot | — | — | |
| Penyedia | 3 | 1 | |
| Harga Penyedia (Sesuai Permintaan) | |||
|
$1.85/hr | Tidak tersedia | |
|
$1.99/hr | $0.76/hr | |
|
$2.19/hr | Tidak tersedia | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA RTX 4000 Ada
Perbandingan GPU Terkait
Penyedia Teratas untuk AMD Instinct MI300X dan NVIDIA RTX 4000 Ada
3 penyedia ini menawarkan AMD Instinct MI300X dan NVIDIA RTX 4000 Ada. Perbandingan lengkap model GPU, harga, infrastruktur, dan alat pengembang.
DigitalOcean vs Vultr vs Runpod - Perbandingan Penyedia GPU (Juli 2026)
Perbandingan berdampingan DigitalOcean vs Vultr 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.
|
DigitalOcean
GPU cloud yang sederhana dan dapat diskalakan untuk AI/ML
|
Vultr
GPU cloud berkinerja tinggi di 32 wilayah global
|
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 | 4.6 | 1.7 | 3.7 |
| Kantor Pusat | United States | United States | United States |
| Jenis Penyedia | Tidak tersedia | Multi-Cloud | Fokus pada GPU |
| Terbaik Untuk | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus penyebaran LLM penyajian LLM visi komputer startup AI generatif riset | Pelatihan AI inferensi rendering video HPC Stable Diffusion pengembangan game AI generatif penyetelan halus penelitian | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus Stable Diffusion pemrosesan batch rendering riset penyajian LLM AI generatif |
| Perangkat Keras GPU | |||
| Model GPU | 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 | 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) | 192 | 288 | 288 |
| Maks GPU/Instance | 8 | 16 | 8 |
| Interkoneksi | NVLink | NVLink | NVLink |
| Harga | |||
| Harga Mulai ($/jam) | $0.76/hr | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Granularitas Penagihan | Per detik | Per jam | Per detik |
| Spot/Preemptible | Tidak | Ya | Ya |
| Diskon Cadangan | Tidak tersedia | Tidak tersedia | 15-29% (rencana 1 bulan hingga 1 tahun) |
| Kredit Gratis | Kredit gratis $200 selama 60 hari | Kredit gratis hingga $300 selama 30 hari | Bonus $5-$500 setelah pengeluaran pertama $10 |
| Biaya Keluar | Tidak ada (termasuk dalam paket) | Standar (bervariasi menurut paket) | Tidak ada (Gratis) |
| Penyimpanan | Boot NVMe 500-720 GiB (termasuk), scratch NVMe 5 TiB pada konfigurasi lebih besar, Volume dengan biaya $0,10/GiB/bulan | 350 GB - 61 TB NVMe (termasuk), Penyimpanan Blok seharga $0,10/GB/bulan, Penyimpanan Objek kompatibel S3 | Kontainer/Volume ($0,10/GB/bulan), Volume Menganggur ($0,20/GB/bulan), Penyimpanan Jaringan ($0,07/GB/bulan 1TB) |
| Infrastruktur | |||
| Wilayah | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 wilayah di 6 benua (Amerika, Eropa, Asia, Australia, Afrika) | 31 wilayah global |
| SLA Waktu Aktif | 99% | 100% | 99,99% |
| Pengalaman Pengembang | |||
| Kerangka Kerja | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | 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 Tipe II SOC 3 HIPAA (dengan BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 | SOC 2 Tipe II |
DigitalOcean
Vultr
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.