AMD Instinct MI300X 대 NVIDIA B200 — GPU 비교 (Apr 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA B200 (192GB HBM3e, 2,250 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr, NVIDIA B200 from $1.99/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 3 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 B200
192GB HBM3e · Blackwell
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|---|---|---|---|
| 사양 | |||
| 제조사 | AMD | NVIDIA | |
| 아키텍처 | CDNA 3 | Blackwell | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 192 GB HBM3e | |
| 대역폭 | 5,300 GB/s | 8,000 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 2250.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 75.0 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 1000W | |
| 출시 연도 | 2023 | 2024 | |
| 세그먼트 | Data center | Data center | |
| 최적 용도 | Large-scale AI training LLM inference HPC | Next-gen AI training large model inference HPC | |
| 클라우드 가격 | |||
| 가장 저렴한 온디맨드 | $1.85/hr | $1.99/hr | |
| 가장 저렴한 스팟 | — | $5.98/hr | |
| 공급업체 | 2 | 2 | |
| 공급자 가격 (온디맨드) | |||
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$1.85/hr | $1.99/hr | |
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$1.99/hr | 해당 없음 | |
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해당 없음 | $5.49/hr | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA B200
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벌트
32개 글로벌 지역에 걸친 고성능 클라우드 GPU
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디지털오션
AI/ML을 위한 간단하고 확장 가능한 GPU 클라우드
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런팟
AI를 위해 구축된 클라우드 — 서버리스 추론부터 즉시 다중 노드 클러스터까지 GPU 워크로드를 필요에 따라 배포하고 확장합니다.
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|---|---|---|---|
| 개요 | |||
| Trustpilot 평점 | 1.8 | 4.6 | 3.7 |
| 본사 | United States | United States | United States |
| 제공자 유형 | 멀티 클라우드 | 해당 없음 | GPU 중심 |
| 최적 용도 | AI 학습 추론 비디오 렌더링 고성능 컴퓨팅(HPC) 스테이블 디퓨전 게임 개발 생성 AI 미세 조정 연구 | AI 학습 추론 미세 조정 대형 언어 모델(LLM) 배포 LLM 서비스 컴퓨터 비전 스타트업 생성형 AI 연구 | AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 렌더링 연구 대형 언어 모델(LLM) 서비스 생성 AI |
| GPU Hardware | |||
| GPU 모델 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| 최대 VRAM (GB) | 288 | 192 | 288 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 16 | 8 | 8 |
| 인터커넥트 | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 시작 가격 ($/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) |
| Infrastructure | |||
| 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% |
| Developer Experience | |||
| 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 Support | 예 | 예 | 아니요 |
| Business Terms | |||
| 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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