AMD Instinct MI300X 対 NVIDIA A30 — GPU 比較 (Apr 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr, NVIDIA A30 from $0.25/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 4 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
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NVIDIA A30
24GB HBM2e · Ampere
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|---|---|---|---|
| 仕様 | |||
| 製造元 | AMD | NVIDIA | |
| アーキテクチャ | CDNA 3 | Ampere | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 24 GB HBM2e | |
| 帯域幅 | 5,300 GB/s | 933 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 165.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 10.3 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 165W | |
| 発売年 | 2023 | 2021 | |
| セグメント | Data center | Data center | |
| 最適用途 | Large-scale AI training LLM inference HPC | Inference multi-instance GPU workloads | |
| クラウド価格 | |||
| 最安オンデマンド | $1.85/hr | $0.25/hr | |
| 最安スポット | — | — | |
| プロバイダー | 2 | 2 | |
| プロバイダー価格（オンデマンド） | |||
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$1.85/hr | 該当なし | |
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$1.99/hr | 該当なし | |
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該当なし | $0.25/hr | |
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該当なし | $0.26/hr | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA A30
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マストコンピュート
エンジニアによる直接サポート付きGPUクラウド
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RunPod
AIのために構築されたクラウド — サーバーレス推論から即時のマルチノードクラスタまで、GPUワークロードをオンデマンドで展開・スケール可能。
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Vultr
32のグローバルリージョンにまたがる高性能クラウドGPU
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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 0 | 3.7 | 1.8 |
| 本社所在地 | United States | United States | United States |
| プロバイダータイプ | GPU特化型 | GPU特化型 | マルチクラウド |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、VFXレンダリング、生成AI、ファインチューニング、HPC、Stable Diffusion、研究 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AI | AIトレーニング、推論、ビデオレンダリング、HPC、Stable Diffusion、ゲーム開発、生成AI、ファインチューニング、研究 |
| GPU Hardware | |||
| GPUモデル | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、A100 SXM、H100 PCIe、H100 SXM、H100 NVL、RTX PRO 6000、H200 NVL | B300、B200、H200、H100 SXM、H100 PCIe、H100 NVL、MI300X、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX PRO 6000、L40S、L40、RTX 6000 Ada、RTX 5000 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX 4090、RTX 4080 SUPER、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070、A40、A30、A2、L4 | A16、A40、L40S、A100 PCIe、GH200、A100 SXM、H100 SXM、B200、B300、MI300X、MI325X、MI355X |
| 最大VRAM（GB） | 141 | 288 | 288 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 | 16 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 開始価格（$/時） | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.47/hr |
| 請求単位 | 分単位 | 毎秒 | 時間単位 |
| スポット/プリエンプティブル | いいえ | はい | はい |
| 予約割引 | 該当なし | 15〜29％（1ヶ月〜1年プラン） | 該当なし |
| 無料クレジット | なし | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス | 30日間で最大300ドルの無料クレジット |
| 転送料金 | なし | なし（無料） | 標準（プランにより異なる） |
| ストレージ | インスタンスにローカルNVMeを含む | コンテナ/ボリューム（0.10ドル/GB/月）、アイドルボリューム（0.20ドル/GB/月）、ネットワークストレージ（0.07ドル/GB/月 1TB） | 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 |
| Infrastructure | |||
| リージョン | アメリカ合衆国（Tier IIIデータセンター） | 31のグローバルリージョン | 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 |
| 稼働率SLA | Tier III（設計稼働率99.98%） | 99.99％ | 100% |
| Developer Experience | |||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ComfyUI、事前構成済みMLテンプレート | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ROCm、Hugging Face、NVIDIA NGC |
| Docker対応 | はい | はい | はい |
| SSHアクセス | はい | はい | はい |
| Jupyterノートブック | いいえ | はい | はい |
| API / CLI | はい | はい | はい |
| セットアップ時間 | 分 | 即時 | 数分 |
| Kubernetes Support | いいえ | いいえ | はい |
| Business Terms | |||
| 最低利用期間 | なし | なし | なし |
| コンプライアンス | SOC 2 タイプII、HIPAA | SOC 2 タイプII | SOC 2+（HIPAA）、PCI、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、ISO 20000-1、CSA STAR レベル1 |
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