Jak AMD Instinct MI300X wypada pod względem surowych specyfikacji w porównaniu do A100 i H100?
Odpowiedź
AMD Instinct MI300X to karta CDNA 3 z 192 GB pamięci HBM3, 5,300 GB/s przepustowości oraz 1,307 TFLOPS mocy obliczeniowej FP16. Została wprowadzona na rynek w 2023 i zużywa do 750W mocy.
W rzeczywistych obciążeniach podsystem pamięci jest zazwyczaj najważniejszym czynnikiem: 5,300 GB/s przepustowości wystarcza, aby utrzymać większość zadań dekodowania transformera bez niedoboru jednostek obliczeniowych, podczas gdy 192 GB VRAM wspiera szeroki zakres rozmiarów modeli, zwłaszcza po zastosowaniu kwantyzacji.
Top cloud providers offering AMD Instinct MI300X: Vultr (from $1.85/hr), DigitalOcean, and Runpod. Start comparing live rates.
Więcej FAQ o AMD Instinct MI300X
- Ile kosztuje AMD Instinct MI300X na żądanie w porównaniu do spot?
- Jak AMD Instinct MI300X wypada w benchmarku w porównaniu do H100?
- Gdzie deweloperzy mogą uruchamiać obciążenia AMD Instinct MI300X bez opłat za transfer danych?
- AMD Instinct MI300X do serwowania w czasie rzeczywistym — czy to dobre dopasowanie?
Vultr kontra DigitalOcean kontra Runpod – porównanie dostawców GPU (Sierpień 2026)
Porównanie obok siebie Vultr kontra DigitalOcean kontra Runpod. Szybko przejrzyj maksymalne finansowanie, podział zysków, zasady ryzyka, dźwignię, platformy, instrumenty, harmonogramy wypłat, opcje płatności, uprawnienia handlowe oraz ograniczenia KYC, aby zawęzić listę firm prop tradingowych. Dane zaktualizowane Sierpień 2026.
|
Vultr
Wysokowydajne chmurowe GPU dostępne w 32 globalnych regionach
|
DigitalOcean
Prosta, skalowalna chmura GPU dla AI/ML
|
Runpod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
|
|
|---|---|---|---|
| Przegląd | |||
| Ocena Trustpilot | 1.6 | 4.6 | 3.7 |
| Siedziba główna | United States | United States | United States |
| Typ dostawcy | Multi-Chmura | N/D | Skoncentrowana na GPU |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie renderowanie wideo HPC Stable Diffusion rozwój gier generatywna AI dostrajanie badania | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie wdrażanie LLM serwowanie LLM wizja komputerowa startupy generatywna AI badania | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe renderowanie badania obsługa LLM generatywna AI |
| Sprzęt GPU | |||
| Modele GPU | 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 |
| Maks. VRAM (GB) | 288 | 192 | 288 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 16 | 8 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink | NVLink | NVLink |
| Cennik | |||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.47/hr | $0.76/hr | $0.06/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Za godzinę | Rozliczanie co sekundę | Na sekundę |
| Spot/Preemptible | Tak | Nie | Tak |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D | N/D | 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku) |
| Darmowe kredyty | Do 300 USD darmowego kredytu na 30 dni | 200 USD darmowego kredytu na 60 dni | Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD |
| Opłaty za transfer wychodzący | Standardowy (zależny od planu) | Brak (wliczone w plan) | Brak (Darmowe) |
| Pamięć masowa | 350 GB - 61 TB NVMe (wliczone), pamięć blokowa za 0,10 USD/GB/mies., pamięć obiektowa kompatybilna z S3 | 500-720 GiB NVMe na rozruch (wliczone), 5 TiB NVMe na pamięć tymczasową w większych konfiguracjach, wolumeny po 0,10 USD/GiB/mies. | Kontener/Objętość (0,10 USD/GB/mies.), Nieaktywna objętość (0,20 USD/GB/mies.), Pamięć sieciowa (0,07 USD/GB/mies. 1TB) |
| Infrastruktura | |||
| Regiony | 32 regiony na 6 kontynentach (Ameryki, Europa, Azja, Australia, Afryka) | Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 globalnych regionów |
| SLA dostępności | 100% | 99% | 99,99% |
| Doświadczenie dewelopera | |||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Wsparcie Dockera | Tak | Tak | Tak |
| Dostęp SSH | Tak | Tak | Tak |
| Notatniki Jupyter | Tak | Tak | Tak |
| API / CLI | Tak | Tak | Tak |
| Czas konfiguracji | Minuty | Minuty | Natychmiastowy |
| Wsparcie Kubernetes | Tak | Tak | Nie |
| Warunki biznesowe | |||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak | Brak |
| Zgodność | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Poziom 1 | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (z BAA) CSA STAR Poziom 1 | SOC 2 Typ II |
Vultr
DigitalOcean
Runpod