AMD Instinct MI300X kontra NVIDIA RTX 4000 Ada — Porównanie GPU (Jul 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. Porównaj specyfikacje, VRAM, wydajność i ceny wśród 3 dostawców chmury, aby znaleźć najlepszy GPU do swojego obciążenia AI.
Podsumowanie: AMD Instinct MI300X vs NVIDIA RTX 4000 Ada
AMD Instinct MI300X wychodzi na prowadzenie, przodując w 5 z 7 porównywanych kategorii.
Gdzie AMD Instinct MI300X prowadzi
- FP16 (1,307 TFLOPS vs 107 TFLOPS)
- VRAM (192 GB vs 20 GB)
- Przepustowość (5,300 GB/s vs 360 GB/s)
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 26.7 TFLOPS)
- Dostawcy (3 vs 1)
Gdzie NVIDIA RTX 4000 Ada prowadzi
- Najtańsze na żądanie ($0.76/hr vs $1.85/hr)
- TDP (130W vs 750W)
Wybierz AMD Instinct MI300X dla Large-scale AI training, LLM inference, HPC. Wybierz NVIDIA RTX 4000 Ada dla Entry professional AI, CAD, visualization.
Najczęściej Zadawane Pytania
Co jest lepsze, AMD Instinct MI300X czy NVIDIA RTX 4000 Ada?
Który ma lepszy FP16, AMD Instinct MI300X czy NVIDIA RTX 4000 Ada?
Który ma lepszy VRAM, AMD Instinct MI300X czy NVIDIA RTX 4000 Ada?
|
AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
||
|---|---|---|---|
| Specyfikacje | |||
| Producent | AMD | NVIDIA | |
| Architektura | CDNA 3 | Ada Lovelace | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 20 GB GDDR6 | |
| Przepustowość | 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 | |
| Rok wydania | 2023 | 2023 | |
| Segment | Centrum danych | GPU profesjonalne | |
| Najlepsze do | Large-scale AI training LLM inference HPC | Entry professional AI CAD visualization | |
| Cennik w chmurze | |||
| Najtańsze na żądanie | $1.85/hr | $0.76/hr | |
| Najtańsze spot | — | — | |
| Dostawcy | 3 | 1 | |
| Cennik dostawcy (Na żądanie) | |||
|
$1.85/hr | N/D | |
|
$1.99/hr | $0.76/hr | |
|
$2.19/hr | N/D | |
AMD Instinct MI300X
NVIDIA RTX 4000 Ada
Powiązane porównania GPU
Najlepsi dostawcy dla AMD Instinct MI300X i NVIDIA RTX 4000 Ada
Ci 3 dostawcy oferują zarówno AMD Instinct MI300X, jak i NVIDIA RTX 4000 Ada. Pełne porównanie modeli GPU, cen, infrastruktury i narzędzi dla programistów.
DigitalOcean kontra Vultr kontra Runpod – porównanie dostawców GPU (Lipiec 2026)
Porównanie obok siebie DigitalOcean kontra Vultr 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.
|
DigitalOcean
Prosta, skalowalna chmura GPU dla AI/ML
|
Vultr
Wysokowydajne chmurowe GPU dostępne w 32 globalnych regionach
|
Runpod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
|
|
|---|---|---|---|
| Przegląd | |||
| Ocena Trustpilot | 4.6 | 1.7 | 3.7 |
| Siedziba główna | United States | United States | United States |
| Typ dostawcy | N/D | Multi-Chmura | Skoncentrowana na GPU |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie wdrażanie LLM serwowanie LLM wizja komputerowa startupy generatywna AI badania | Szkolenie AI wnioskowanie renderowanie wideo HPC Stable Diffusion rozwój gier generatywna AI dostrajanie badania | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe renderowanie badania obsługa LLM generatywna AI |
| Sprzęt GPU | |||
| Modele GPU | 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 | 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) | 192 | 288 | 288 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 8 | 16 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink | NVLink | NVLink |
| Cennik | |||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.76/hr | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Rozliczanie co sekundę | Za godzinę | Na sekundę |
| Spot/Preemptible | Nie | Tak | Tak |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D | N/D | 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku) |
| Darmowe kredyty | 200 USD darmowego kredytu na 60 dni | Do 300 USD darmowego kredytu na 30 dni | Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD |
| Opłaty za transfer wychodzący | Brak (wliczone w plan) | Standardowy (zależny od planu) | Brak (Darmowe) |
| 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. | 350 GB - 61 TB NVMe (wliczone), pamięć blokowa za 0,10 USD/GB/mies., pamięć obiektowa kompatybilna z S3 | Kontener/Objętość (0,10 USD/GB/mies.), Nieaktywna objętość (0,20 USD/GB/mies.), Pamięć sieciowa (0,07 USD/GB/mies. 1TB) |
| Infrastruktura | |||
| Regiony | Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 regiony na 6 kontynentach (Ameryki, Europa, Azja, Australia, Afryka) | 31 globalnych regionów |
| SLA dostępności | 99% | 100% | 99,99% |
| Doświadczenie dewelopera | |||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | 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 Typ II SOC 3 HIPAA (z BAA) CSA STAR Poziom 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Poziom 1 | SOC 2 Typ II |
DigitalOcean
Vultr
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.