AMD Instinct MI300X는 A100 및 H100과 원시 사양 면에서 어떻게 비교됩니까?
답변
AMD Instinct MI300X는 CDNA 3 카드로, 192 GB의 HBM3 메모리, 5,300 GB/s의 대역폭, 그리고 1,307 TFLOPS의 FP16 연산 성능을 갖추고 있습니다. 2023에 출시되었으며 최대 750W의 전력을 사용합니다.
실제 작업 부하에서는 메모리 서브시스템이 일반적으로 가장 중요한 요소입니다: 5,300 GB/s의 대역폭은 대부분의 트랜스포머 디코딩 작업을 컴퓨트 유닛이 부족하지 않게 유지하기에 충분하며, 192 GB의 VRAM은 특히 양자화가 적용된 후 다양한 모델 크기를 지원합니다.
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AMD Instinct MI300X에 대한 추가 FAQ
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|---|---|---|---|
| 개요 | |||
| Trustpilot 평점 | 1.6 | 4.6 | 3.7 |
| 본사 | United States | United States | United States |
| 제공자 유형 | 멀티 클라우드 | 해당 없음 | GPU 중심 |
| 최적 용도 | AI 학습 추론 비디오 렌더링 고성능 컴퓨팅(HPC) 스테이블 디퓨전 게임 개발 생성 AI 미세 조정 연구 | AI 학습 추론 미세 조정 대형 언어 모델(LLM) 배포 LLM 서비스 컴퓨터 비전 스타트업 생성형 AI 연구 | AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 렌더링 연구 대형 언어 모델(LLM) 서비스 생성 AI |
| GPU 하드웨어 | |||
| GPU 모델 | 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 |
| 최대 VRAM (GB) | 288 | 192 | 288 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 16 | 8 | 8 |
| 인터커넥트 | NVLink | NVLink | NVLink |
| 가격 | |||
| 시작 가격 ($/시간) | $0.47/hr | $0.76/hr | $0.06/hr |
| 청구 단위 | 시간당 | 초당 | 초당 |
| 스팟/선점 가능 | 예 | 아니요 | 예 |
| 예약 할인 | 해당 없음 | 해당 없음 | 15-29% (1개월~1년 계획) |
| 무료 크레딧 | 30일간 최대 $300 무료 크레딧 | 60일간 $200 무료 크레딧 | 최초 $10 사용 후 $5-$500 보너스 |
| 아웃바운드 요금 | 표준 (플랜에 따라 다름) | 없음 (플랜에 포함) | 없음 (무료) |
| 스토리지 | 350 GB - 61 TB NVMe (포함), 블록 스토리지 $0.10/GB/월, S3 호환 오브젝트 스토리지 | 500-720 GiB NVMe 부팅 디스크(포함), 대형 구성에는 5 TiB NVMe 스크래치, 볼륨은 월 $0.10/GiB | 컨테이너/볼륨 ($0.10/GB/월), 유휴 볼륨 ($0.20/GB/월), 네트워크 스토리지 ($0.07/GB/월 1TB) |
| 인프라 | |||
| 지역 | 6개 대륙(미주, 유럽, 아시아, 호주, 아프리카)에 걸친 32개 지역 | 뉴욕(NYC2), 토론토(TOR1), 애틀랜타(ATL1), 리치먼드(RIC1), 암스테르담(AMS3) | 31개 글로벌 지역 |
| 가동 시간 SLA | 100% | 99% | 99.99% |
| 개발자 경험 | |||
| 프레임워크 | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| 도커 지원 | 예 | 예 | 예 |
| SSH 접근 | 예 | 예 | 예 |
| 주피터 노트북 | 예 | 예 | 예 |
| API / CLI | 예 | 예 | 예 |
| 설정 시간 | 분 단위 | 분 | 즉시 |
| Kubernetes 지원 | 예 | 예 | 아니요 |
| 비즈니스 조건 | |||
| 최소 약정 | 없음 | 없음 | 없음 |
| 규정 준수 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR 레벨 1 | SOC 2 유형 II SOC 3 HIPAA (BAA 포함) CSA STAR 레벨 1 | SOC 2 유형 II |
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