AMD Instinct MI300X 対 NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti — GPU 比較 (Jul 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti (8GB GDDR6X, 21.7 TFLOPS FP16, Ampere). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr. 3 のクラウドプロバイダーでスペック、VRAM、パフォーマンス、価格を比較して、AI ワークロードに最適な GPU を見つけましょう。
結論：AMD Instinct MI300X vs NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
AMD Instinct MI300Xが全体的に優勢で、比較した6カテゴリーのうち5でリードしています。
AMD Instinct MI300Xがリードする分野
- FP16 (1,307 TFLOPS vs 21.7 TFLOPS)
- VRAM (192 GB vs 8 GB)
- 帯域幅 (5,300 GB/s vs 608 GB/s)
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 10.8 TFLOPS)
- 発売年 (2023 vs 2021)
NVIDIA GeForce RTX 3070 Tiがリードする分野
- TDP (290W vs 750W)
Large-scale AI training, LLM inference, HPCにはAMD Instinct MI300Xを選択してください。Budget inference, gamingにはNVIDIA GeForce RTX 3070 Tiを選択してください。
よくある質問
AMD Instinct MI300XとNVIDIA GeForce RTX 3070 Ti、どちらが優れている？
AMD Instinct MI300Xは比較した6カテゴリーのうち5でリードしています。適切な選択は、あなたにとって最も重要な要素によります。
どちらのFP16が優れている、AMD Instinct MI300XかNVIDIA GeForce RTX 3070 Tiか？
AMD Instinct MI300X（1,307 TFLOPS vs 21.7 TFLOPS）。
どちらのVRAMが優れている、AMD Instinct MI300XかNVIDIA GeForce RTX 3070 Tiか？
AMD Instinct MI300X（192 GB vs 8 GB）。
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AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
|
NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
8GB GDDR6X · Ampere
|
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|---|---|---|---|
| 仕様 | |||
| 製造元 | AMD | NVIDIA | |
| アーキテクチャ | CDNA 3 | アンペア | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 8 GB GDDR6X | |
| 帯域幅 | 5,300 GB/s | 608 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 21.7 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 10.8 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 290W | |
| 発売年 | 2023 | 2021 | |
| セグメント | データセンター | コンシューマー GPU | |
| 最適用途 | Large-scale AI training LLM inference HPC | Budget inference gaming | |
| クラウド価格 | |||
| 最安オンデマンド | $1.85/hr | — | |
| 最安スポット | — | — | |
| プロバイダー | 3 | 0 | |
| プロバイダー価格（オンデマンド） | |||
|
$1.85/hr | 該当なし | |
|
$1.99/hr | 該当なし | |
|
$2.19/hr | 該当なし | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti
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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 1.7 | 4.6 | 3.7 |
| 本社所在地 | United States | United States | United States |
| プロバイダータイプ | マルチクラウド | 該当なし | GPU特化型 |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ビデオレンダリング、HPC、Stable Diffusion、ゲーム開発、生成AI、ファインチューニング、研究 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、研究 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AI |
| GPUハードウェア | |||
| GPUモデル | A16、A40、L40S、A100 PCIe、GH200、A100 SXM、H100 SXM、B200、B300、MI300X、MI325X、MI355X | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 | B300、B200、H200、H100 SXM、H100 PCIe、H100 NVL、MI300X、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX PRO 6000、L40S、L40、RTX 6000 Ada、RTX 5000 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX 4090、RTX 4080 SUPER、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070、A40、A30、A2、L4 |
| 最大VRAM（GB） | 288 | 192 | 288 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 16 | 8 | 8 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink | NVLink |
| 価格 | |||
| 開始価格（$/時） | $0.47/hr | $0.76/hr | $0.06/hr |
| 請求単位 | 時間単位 | 秒単位 | 毎秒 |
| スポット/プリエンプティブル | はい | いいえ | はい |
| 予約割引 | 該当なし | 該当なし | 15〜29％（1ヶ月〜1年プラン） |
| 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 | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス |
| 転送料金 | 標準（プランにより異なる） | なし（プランに含む） | なし（無料） |
| 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 | 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） |
| 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） | 31のグローバルリージョン |
| 稼働率SLA | 100% | 99% | 99.99％ |
| 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 | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA |
| 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 | はい | はい | はい |
| API / CLI | はい | はい | はい |
| セットアップ時間 | 数分 | 分単位 | 即時 |
| Kubernetesサポート | はい | はい | いいえ |
| ビジネス条件 | |||
| 最低利用期間 | なし | 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 | SOC 2 タイプII |
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