AMD Instinct MI300X 대 NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU 비교 (Apr 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 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 RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| 사양 | |||
| 제조사 | AMD | NVIDIA | |
| 아키텍처 | CDNA 3 | Ada Lovelace | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 20 GB GDDR6 | |
| 대역폭 | 5,300 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 130W | |
| 출시 연도 | 2023 | 2023 | |
| 세그먼트 | Data center | Professional | |
| 최적 용도 | Large-scale AI training LLM inference HPC | Entry professional AI CAD visualization | |
| 클라우드 가격 | |||
| 가장 저렴한 온디맨드 | $1.85/hr | $0.76/hr | |
| 가장 저렴한 스팟 | — | — | |
| 공급업체 | 2 | 1 | |
| 공급자 가격 (온디맨드) | |||
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$1.85/hr | 해당 없음 | |
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$1.99/hr | $0.76/hr | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA RTX 4000 Ada
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디지털오션
AI/ML을 위한 간단하고 확장 가능한 GPU 클라우드
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벌트
32개 글로벌 지역에 걸친 고성능 클라우드 GPU
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|---|---|---|
| 개요 | ||
| Trustpilot 평점 | 4.6 | 1.8 |
| 본사 | United States | United States |
| 제공자 유형 | 해당 없음 | 멀티 클라우드 |
| 최적 용도 | AI 학습 추론 미세 조정 대형 언어 모델(LLM) 배포 LLM 서비스 컴퓨터 비전 스타트업 생성형 AI 연구 | AI 학습 추론 비디오 렌더링 고성능 컴퓨팅(HPC) 스테이블 디퓨전 게임 개발 생성 AI 미세 조정 연구 |
| GPU Hardware | ||
| GPU 모델 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| 최대 VRAM (GB) | 192 | 288 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 8 | 16 |
| 인터커넥트 | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| 시작 가격 ($/시간) | $0.76/hr | $0.47/hr |
| 청구 단위 | 초당 | 시간당 |
| 스팟/선점 가능 | 아니요 | 예 |
| 예약 할인 | 해당 없음 | 해당 없음 |
| 무료 크레딧 | 60일간 $200 무료 크레딧 | 30일간 최대 $300 무료 크레딧 |
| 아웃바운드 요금 | 없음 (플랜에 포함) | 표준 (플랜에 따라 다름) |
| 스토리지 | 500-720 GiB NVMe 부팅 디스크(포함), 대형 구성에는 5 TiB NVMe 스크래치, 볼륨은 월 $0.10/GiB | 350 GB - 61 TB NVMe (포함), 블록 스토리지 $0.10/GB/월, S3 호환 오브젝트 스토리지 |
| Infrastructure | ||
| 지역 | 뉴욕(NYC2), 토론토(TOR1), 애틀랜타(ATL1), 리치먼드(RIC1), 암스테르담(AMS3) | 6개 대륙(미주, 유럽, 아시아, 호주, 아프리카)에 걸친 32개 지역 |
| 가동 시간 SLA | 99% | 100% |
| Developer Experience | ||
| 프레임워크 | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| 도커 지원 | 예 | 예 |
| SSH 접근 | 예 | 예 |
| 주피터 노트북 | 예 | 예 |
| API / CLI | 예 | 예 |
| 설정 시간 | 분 | 분 단위 |
| Kubernetes Support | 예 | 예 |
| Business Terms | ||
| 최소 약정 | 없음 | 없음 |
| 규정 준수 | SOC 2 유형 II SOC 3 HIPAA (BAA 포함) CSA STAR 레벨 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR 레벨 1 |
디지털오션
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