How does AMD Instinct MI300X benchmark against H100?

回答

Benchmarked performance on AMD Instinct MI300X: 1,307 TFLOPS in FP16, 163.4 TFLOPS in FP32, 5,300 GB/s memory bandwidth, 192 GB VRAM.

For the workloads most engineers care about — model training transformer-family models, serving LLM low-latency inference, running diffusion and vision pipelines — those specs are enough to sustain batch sizes that keep tensor cores busy. Expect wall-clock gains versus previous-generation CDNA 3 cards to range from 1.5x to 3x depending on workload shape.

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概要
Trustpilot評価 1.8 4.6
本社所在地 United States United States
プロバイダータイプ マルチクラウド 該当なし
最適用途 AIトレーニング、推論、ビデオレンダリング、HPC、Stable Diffusion、ゲーム開発、生成AI、ファインチューニング、研究 AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、研究
GPUハードウェア
GPUモデル 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
最大VRAM(GB) 288 192
インスタンスあたり最大GPU数 16 8
インターコネクト NVLink NVLink
価格
開始価格($/時) $0.47/hr $0.76/hr
請求単位 時間単位 秒単位
スポット/プリエンプティブル はい いいえ
予約割引 該当なし 該当なし
無料クレジット 30日間で最大300ドルの無料クレジット 60日間有効の200ドル無料クレジット
転送料金 標準(プランにより異なる) なし(プランに含む)
ストレージ 350 GB~61 TBのNVMe(含む)、ブロックストレージは月額0.10ドル/GB、S3互換オブジェクトストレージ 500~720 GiB NVMeブート(含む)、大容量構成で5 TiB NVMeスクラッチ、ボリュームは月額0.10ドル/GiB
インフラストラクチャ
リージョン 6大陸(アメリカ、ヨーロッパ、アジア、オーストラリア、アフリカ)にまたがる32リージョン ニューヨーク(NYC2)、トロント(TOR1)、アトランタ(ATL1)、リッチモンド(RIC1)、アムステルダム(AMS3)
稼働率SLA 100% 99%
開発者体験
フレームワーク PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ROCm、Hugging Face、NVIDIA NGC PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face
Docker対応 はい はい
SSHアクセス はい はい
Jupyterノートブック はい はい
API / CLI はい はい
セットアップ時間 数分 分単位
Kubernetesサポート はい はい
ビジネス条件
最低利用期間 なし なし
コンプライアンス SOC 2+(HIPAA)、PCI、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、ISO 20000-1、CSA STAR レベル1 SOC 2 タイプII、SOC 3、HIPAA(BAA付き)、CSA STAR レベル1
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