AMD Instinct MI325X inference latency for batch-1 serving
Risposta
AMD Instinct MI325X performance headline: 1,307 FP16 TFLOPS, 163.4 FP32 TFLOPS, 6,000 GB/s bandwidth, 256 GB VRAM.
Converted into practical benchmarks: model training a 7B-parameter LLM in FP16 with reasonable batch sizes typically saturates compute before bandwidth; real-time serving on the same model is usually bandwidth-bound and tracks the 6,000 GB/s figure. Diffusion image generation benchmarks sit between the two — compute-heavy steps utilise tensor cores well, while attention blocks still touch bandwidth.
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Vultr vs DigitalOcean - Confronto fornitori GPU (Aprile 2026)
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Vultr
GPU cloud ad alte prestazioni in 32 regioni globali
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DigitalOcean
Cloud GPU semplice e scalabile per AI/ML
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| Panoramica | ||
| Valutazione Trustpilot | 1.8 | 4.6 |
| Sede centrale | United States | United States |
| Tipo di Fornitore | Multi-Cloud | N/D |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza rendering video HPC Stable Diffusion sviluppo di giochi AI generativa messa a punto ricerca | Addestramento AI inferenza fine-tuning distribuzione LLM servizio LLM visione artificiale startup AI generativa ricerca |
| Hardware GPU | ||
| Modelli 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 |
| Max VRAM (GB) | 288 | 192 |
| Max GPU/Istanze | 16 | 8 |
| Interconnessione | NVLink | NVLink |
| Prezzi | ||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.47/hr | $0.76/hr |
| Granularità di Fatturazione | Per ora | A secondo |
| Spot/Preemptible | Sì | No |
| Sconti Riservati | N/D | N/D |
| Crediti Gratuiti | Fino a 300 $ di credito gratuito per 30 giorni | Credito gratuito di $200 per 60 giorni |
| Tariffe di Uscita | Standard (varia in base al piano) | Nessuno (incluso nel piano) |
| Archiviazione | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Block Storage a 0,10 $/GB/mese, Object Storage compatibile S3 | Avvio NVMe da 500-720 GiB (incluso), scratch NVMe da 5 TiB nelle configurazioni più grandi, Volumi a $0,10/GiB/mese |
| Infrastruttura | ||
| Regioni | 32 regioni in 6 continenti (Americhe, Europa, Asia, Australia, Africa) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA di Disponibilità | 100% | 99% |
| Esperienza Sviluppatore | ||
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Supporto Docker | Sì | Sì |
| Accesso SSH | Sì | Sì |
| Jupyter Notebooks | Sì | Sì |
| API / CLI | Sì | Sì |
| Tempo di Configurazione | Minuti | Minuti |
| Supporto Kubernetes | Sì | Sì |
| Termini Commerciali | ||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Livello 1 | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Livello 1 |
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