AMD Instinct MI300X kontra NVIDIA GB200 Superchip — Porównanie GPU (Jul 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA GB200 Superchip (384GB HBM3e, 4,500 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr. Porównaj specyfikacje, VRAM, wydajność i ceny wśród 3 dostawców chmury, aby znaleźć najlepszy GPU do swojego obciążenia AI.
Podsumowanie: AMD Instinct MI300X vs NVIDIA GB200 Superchip
NVIDIA GB200 Superchip wychodzi na prowadzenie, przodując w 4 z 6 porównywanych kategorii.
Gdzie AMD Instinct MI300X prowadzi
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 150 TFLOPS)
- TDP (750W vs 2700W)
Gdzie NVIDIA GB200 Superchip prowadzi
- FP16 (4,500 TFLOPS vs 1,307 TFLOPS)
- VRAM (384 GB vs 192 GB)
- Przepustowość (16,000 GB/s vs 5,300 GB/s)
- Rok wydania (2024 vs 2023)
Wybierz AMD Instinct MI300X dla Large-scale AI training, LLM inference, HPC. Wybierz NVIDIA GB200 Superchip dla Largest-scale AI training, multi-trillion parameter models.
Najczęściej Zadawane Pytania
Co jest lepsze, AMD Instinct MI300X czy NVIDIA GB200 Superchip?
Który ma lepszy FP16, AMD Instinct MI300X czy NVIDIA GB200 Superchip?
Który ma lepszy VRAM, AMD Instinct MI300X czy NVIDIA GB200 Superchip?
|
AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
|
NVIDIA GB200 Superchip
384GB HBM3e · Blackwell
|
||
|---|---|---|---|
| Specyfikacje | |||
| Producent | AMD | NVIDIA | |
| Architektura | CDNA 3 | Blackwell | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 384 GB HBM3e | |
| Przepustowość | 5,300 GB/s | 16,000 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 4500.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 150.0 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 2700W | |
| Rok wydania | 2023 | 2024 | |
| Segment | Centrum danych | Centrum danych | |
| Najlepsze do | Large-scale AI training LLM inference HPC | Largest-scale AI training multi-trillion parameter models | |
| Cennik w chmurze | |||
| Najtańsze na żądanie | $1.85/hr | — | |
| Najtańsze spot | — | — | |
| Dostawcy | 3 | 0 | |
| Cennik dostawcy (Na żądanie) | |||
|
$1.85/hr | N/D | |
|
$1.99/hr | N/D | |
|
$2.19/hr | N/D | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA GB200 Superchip
Powiązane porównania GPU
Najlepsi dostawcy dla AMD Instinct MI300X i NVIDIA GB200 Superchip
Ci 3 dostawcy oferują zarówno AMD Instinct MI300X, jak i NVIDIA GB200 Superchip. Pełne porównanie modeli GPU, cen, infrastruktury i narzędzi dla programistów.
Vultr kontra DigitalOcean kontra Runpod – porównanie dostawców GPU (Lipiec 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 Lipiec 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 | 1.7 | 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
Zbuduj własne porównanie
Wybierz dowolne 2-6 firm z tego przewodnika i otwórz je w pełnej tabeli porównawczej.
Wskazówka: jeśli nie wybierzesz żadnych firm, zaczniemy od dwóch najlepszych z tego przewodnika.