AMD Instinct MI355X vs NVIDIA A16 — Perbandingan GPU (Apr 2026)
AMD Instinct MI355X (288GB HBM3e, 1,800 TFLOPS FP16, CDNA 4) vs NVIDIA A16 (64GB GDDR6, 72 TFLOPS FP16, Ampere). Cloud pricing: AMD Instinct MI355X from $2.59/hr, NVIDIA A16 from $0.47/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
|
AMD Instinct MI355X
288GB HBM3e · CDNA 4
|
NVIDIA A16
64GB GDDR6 · Ampere
|
||
|---|---|---|---|
| Spesifikasi | |||
| Pengeluar | AMD | NVIDIA | |
| Seni Bina | CDNA 4 | Ampere | |
| VRAM | 288 GB HBM3e | 64 GB GDDR6 | |
| Lebar Jalur | 8,000 GB/s | 800 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1800.0 TFLOPS | 72.0 TFLOPS | |
| FP32 | 72.0 TFLOPS | 18.0 TFLOPS | |
| TDP | 1400W | 250W | |
| Tahun Keluaran | 2025 | 2021 | |
| Segmen | Data center | Data center | |
| Terbaik Untuk | Frontier AI training highest-end AMD workloads | Virtual desktops lightweight inference video streaming | |
| Harga Awan | |||
| Termurah Atas Permintaan | $2.59/hr | $0.47/hr | |
| Termurah Spot | — | — | |
| Penyedia | 1 | 2 | |
| Harga Penyedia (Permintaan Segera) | |||
|
$2.59/hr | $0.47/hr | |
|
Tidak berkenaan | $0.50/hr | |
Top Providers for AMD Instinct MI355X and NVIDIA A16
These 2 providers offer both AMD Instinct MI355X and NVIDIA A16. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Vultr vs Cherry Servers - Perbandingan Penyedia GPU (April 2026)
Perbandingan berdepan antara Vultr dan Cherry Servers. Semak pembiayaan maksimum, pembahagian keuntungan, peraturan penurunan nilai harian dan keseluruhan, leverage, aset boleh dagang, kekerapan pembayaran, kaedah pembayaran dan pengeluaran, kebenaran dagangan dan sekatan KYC sebelum anda membeli cabaran. Data dikemas kini April 2026.
|
Vultr
GPU awan berprestasi tinggi merentasi 32 wilayah global
|
Cherry Servers
Pelayan GPU tanpa sistem operasi dengan pengalaman hosting selama 24 tahun dan kawalan penuh pada tahap perkakasan.
|
|
|---|---|---|
| Gambaran Keseluruhan | ||
| Penilaian Trustpilot | 1.8 | 4.6 |
| Ibu Pejabat | United States | Lithuania |
| Jenis Penyedia | Multi-Awan | Tidak berkenaan |
| Terbaik Untuk | Latihan AI inferens rendering video HPC Stable Diffusion pembangunan permainan AI generatif penalaan halus penyelidikan | Latihan AI inferens penalaan halus rendering penyelidikan HPC AI generatif pembelajaran mendalam |
| GPU Hardware | ||
| Model GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 |
| Maksimum VRAM (GB) | 288 | 80 |
| Maksimum GPU/Satu Instans | 16 | 2 |
| Sambungan | NVLink | PCIe |
| Pricing | ||
| Harga Mula ($/jam) | $0.47/hr | $0.16/hr |
| Ketelitian Pengebilan | Per jam | Per jam |
| Spot/Preemptible | Ya | Tidak |
| Diskaun Terpelihara | Tidak berkenaan | Tidak berkenaan |
| Kredit Percuma | Kredit percuma sehingga $300 untuk 30 hari | Tiada |
| Yuran Egress | Standard (berbeza mengikut pelan) | Tidak berkenaan |
| Penyimpanan | 350 GB - 61 TB NVMe (termasuk), Penyimpanan Blok pada $0.10/GB/bulan, Penyimpanan Objek serasi S3 | NVMe SSD, Penyimpanan Blok Elastik ($0.071/GB/bulan) |
| Infrastructure | ||
| Wilayah | 32 wilayah merentasi 6 benua (Amerika, Eropah, Asia, Australia, Afrika) | Lithuania, Belanda, Jerman, Sweden, AS, Singapura (6 lokasi) |
| SLA Masa Beroperasi | 100% | 99.97% |
| Developer Experience | ||
| Rangka Kerja | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — kawalan penuh tumpukan) |
| Sokongan Docker | Ya | Ya |
| Akses SSH | Ya | Ya |
| Jupyter Notebooks | Ya | Tidak |
| API / CLI | Ya | Ya |
| Masa Persediaan | Minit | Minit |
| Kubernetes Support | Ya | Ya |
| Business Terms | ||
| Komitmen Minimum | Tiada | Tiada |
| Pematuhan | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Tahap 1 | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS |
Vultr
Cherry Servers
Bina perbandingan anda sendiri
Pilih mana-mana 2-6 firma dari panduan ini dan buka dalam jadual perbandingan penuh.
Petua: jika anda tidak memilih mana-mana firma, kami akan mulakan dengan 2 teratas dari panduan ini.