AMD Instinct MI355X vs NVIDIA RTX 4000 Ada — Confronto GPU (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. Confronta specifiche, VRAM, prestazioni e prezzi tra 2 provider cloud per trovare la migliore GPU per il tuo carico di lavoro AI.
Conclusione: AMD Instinct MI355X vs NVIDIA RTX 4000 Ada
AMD Instinct MI355X è in vantaggio complessivamente, guidando in 5 delle 7 categorie confrontate.
Dove AMD Instinct MI355X guida
- FP16 (1,800 TFLOPS vs 107 TFLOPS)
- VRAM (288 GB vs 20 GB)
- Larghezza di banda (8,000 GB/s vs 360 GB/s)
- FP32 (72 TFLOPS vs 26.7 TFLOPS)
- Anno di rilascio (2025 vs 2023)
Dove NVIDIA RTX 4000 Ada guida
- Più economico On-Demand ($0.76/hr vs $2.59/hr)
- TDP (130W vs 1400W)
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Domande Frequenti
AMD Instinct MI355X o NVIDIA RTX 4000 Ada, chi è migliore?
Chi ha un FP16 migliore, AMD Instinct MI355X o NVIDIA RTX 4000 Ada?
Chi ha un VRAM migliore, AMD Instinct MI355X o 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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|---|---|---|---|
| Specifiche | |||
| Produttore | AMD | NVIDIA | |
| Architettura | CDNA 4 | Ada Lovelace | |
| VRAM | 288 GB HBM3e | 20 GB GDDR6 | |
| Larghezza di banda | 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 | |
| Anno di rilascio | 2025 | 2023 | |
| Segmento | Data center | GPU Professionali | |
| Ideale per | Frontier AI training highest-end AMD workloads | Entry professional AI CAD visualization | |
| Prezzi Cloud | |||
| Più economico On-Demand | $2.59/hr | $0.76/hr | |
| Più economico Spot | — | — | |
| Provider | 1 | 1 | |
| Prezzi Fornitore (On-Demand) | |||
|
$2.59/hr | N/D | |
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N/D | $0.76/hr | |
AMD Instinct MI355X
NVIDIA RTX 4000 Ada
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Conclusione: DigitalOcean vs Vultr
Vultr è in vantaggio complessivamente, guidando in 7 delle 8 categorie confrontate.
Dove DigitalOcean guida
- Valutazione Trustpilot (4.6 vs 1.7)
Dove Vultr guida
- Prezzo Iniziale ($/h) ($0.47/hr vs $0.76/hr)
- Max VRAM (GB) (288 vs 192)
- SLA di Disponibilità (100% vs 99%)
- Max GPU/Istanze (16 vs 8)
- Modelli GPU (12 vs 6)
- Spot/Preemptible
Scegli DigitalOcean per Addestramento AI, inferenza, fine-tuning. Scegli Vultr per Addestramento AI, inferenza, rendering video.
Domande Frequenti
DigitalOcean o Vultr, chi è migliore?
Chi ha un Valutazione Trustpilot migliore, DigitalOcean o Vultr?
Chi ha un Prezzo Iniziale ($/h) migliore, DigitalOcean o Vultr?
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DigitalOcean
Cloud GPU semplice e scalabile per AI/ML
|
Vultr
GPU cloud ad alte prestazioni in 32 regioni globali
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|---|---|---|
| Panoramica | ||
| Valutazione Trustpilot | 4.6 | 1.7 |
| Sede centrale | United States | United States |
| Tipo di Fornitore | N/D | Multi-Cloud |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza fine-tuning distribuzione LLM servizio LLM visione artificiale startup AI generativa ricerca | Addestramento AI inferenza rendering video HPC Stable Diffusion sviluppo di giochi AI generativa messa a punto ricerca |
| Hardware GPU | ||
| Modelli 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 |
| Max VRAM (GB) | 192 | 288 |
| Max GPU/Istanze | 8 | 16 |
| Interconnessione | NVLink | NVLink |
| Prezzi | ||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.76/hr | $0.47/hr |
| Granularità di Fatturazione | A secondo | Per ora |
| Spot/Preemptible | No | Sì |
| Sconti Riservati | N/D | N/D |
| Crediti Gratuiti | Credito gratuito di $200 per 60 giorni | Fino a 300 $ di credito gratuito per 30 giorni |
| Tariffe di Uscita | Nessuno (incluso nel piano) | Standard (varia in base al piano) |
| Archiviazione | Avvio NVMe da 500-720 GiB (incluso), scratch NVMe da 5 TiB nelle configurazioni più grandi, Volumi a $0,10/GiB/mese | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Block Storage a 0,10 $/GB/mese, Object Storage compatibile S3 |
| Infrastruttura | ||
| Regioni | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 regioni in 6 continenti (Americhe, Europa, Asia, Australia, Africa) |
| SLA di Disponibilità | 99% | 100% |
| Esperienza Sviluppatore | ||
| Framework | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| 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 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Livello 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Livello 1 |
DigitalOcean
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