What's special about AMD Instinct MI350X for fine-tuning?

回答

AMD Instinct MI350X specifications: 288 GB HBM3e memory, 8,000 GB/s bandwidth, 1,800 FP16 TFLOPS, 72 FP32 TFLOPS, 1,000W TDP, built on CDNA 4 (released 2025).

For engineers evaluating the card: VRAM capacity and bandwidth are usually the two figures that determine feasibility, while TFLOPS determine time-to-result. Dense FP16 training throughput scales near-linearly with TFLOPS on well-optimised kernels, and mixed-precision pre-training can effectively double effective compute when tensor cores are in use.

See the AMD Instinct MI350X page for the full spec sheet and current provider list.

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デジタルオーシャン
シンプルでスケーラブルなAI/ML向けGPUクラウド
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概要
Trustpilot評価 4.6
本社所在地 United States
プロバイダータイプ 該当なし
最適用途 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 RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200
最大VRAM(GB) 192
インスタンスあたり最大GPU数 8
インターコネクト NVLink
価格
開始価格($/時) $0.76/hr
請求単位 秒単位
スポット/プリエンプティブル いいえ
予約割引 該当なし
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 なし(プランに含む)
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 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 99%
開発者体験
フレームワーク PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face
Docker対応 はい
SSHアクセス はい
Jupyterノートブック はい
API / CLI はい
セットアップ時間 分単位
Kubernetesサポート はい
ビジネス条件
最低利用期間 なし
コンプライアンス SOC 2 タイプII、SOC 3、HIPAA(BAA付き)、CSA STAR レベル1
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