Jak szybki jest AMD Instinct MI350X w ML?
Odpowiedź
AMD Instinct MI350X osiąga 1,800 TFLOPS obliczeń FP16 z 8,000 GB/s przepustowości pamięci i 288 GB pamięci VRAM. FP32 osiąga szczyt 72 TFLOPS.
Te wartości plasują AMD Instinct MI350X w użytecznym zakresie wydajności dla pracy z generatywną AI: wystarczająco silny, by przeprowadzać wstępne treningi średnich i dużych modeli w rozsądnym czasie, z wystarczającą przepustowością, by utrzymać niskie opóźnienia podczas obsługi w czasie rzeczywistym. Rzeczywista liczba tokenów na sekundę lub obrazów na sekundę różni się dwukrotnie w zależności od frameworka, kwantyzacji i rozmiaru modelu — zawsze testuj wydajność z dokładnym stosowanym środowiskiem.
See the AMD Instinct MI350X page for the full spec sheet and current provider list.
Więcej FAQ o AMD Instinct MI350X
Recenzja dostawcy GPU DigitalOcean i kluczowe informacje (Czerwiec 2026)
Podsumowanie DigitalOcean: maksymalne finansowanie, podział zysków, zasady ograniczenia strat, dźwignia, instrumenty, harmonogram wypłat, metody płatności, uprawnienia handlowe i KYC. Dane zweryfikowane Czerwiec 2026.
|
DigitalOcean
Prosta, skalowalna chmura GPU dla AI/ML
|
|
|---|---|
| Przegląd | |
| Ocena Trustpilot | 4.6 |
| Siedziba główna | United States |
| Typ dostawcy | N/D |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie wdrażanie LLM serwowanie LLM wizja komputerowa startupy generatywna AI badania |
| Sprzęt GPU | |
| Modele GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Maks. VRAM (GB) | 192 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink |
| Cennik | |
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.76/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Rozliczanie co sekundę |
| Spot/Preemptible | Nie |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D |
| Darmowe kredyty | 200 USD darmowego kredytu na 60 dni |
| Opłaty za transfer wychodzący | Brak (wliczone w plan) |
| Pamięć masowa | 500-720 GiB NVMe na rozruch (wliczone), 5 TiB NVMe na pamięć tymczasową w większych konfiguracjach, wolumeny po 0,10 USD/GiB/mies. |
| Infrastruktura | |
| Regiony | Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA dostępności | 99% |
| Doświadczenie dewelopera | |
| Frameworki | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Wsparcie Dockera | Tak |
| Dostęp SSH | Tak |
| Notatniki Jupyter | Tak |
| API / CLI | Tak |
| Czas konfiguracji | Minuty |
| Wsparcie Kubernetes | Tak |
| Warunki biznesowe | |
| Minimalne zobowiązanie | Brak |
| Zgodność | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (z BAA) CSA STAR Poziom 1 |
DigitalOcean