AMD Instinct MI300X vs NVIDIA GeForce RTX 3080 — Comparação de GPU (Jul 2026)
AMD Instinct MI300X (192GB HBM3, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA GeForce RTX 3080 (10GB GDDR6X, 29.8 TFLOPS FP16, Ampere). Cloud pricing: AMD Instinct MI300X from $1.85/hr. Compare especificações, VRAM, desempenho e preços entre 3 provedores de nuvem para encontrar a melhor GPU para sua carga de trabalho de IA.
Conclusão: AMD Instinct MI300X vs NVIDIA GeForce RTX 3080
AMD Instinct MI300X sai na frente, liderando em 5 de 6 categorias comparadas.
Onde AMD Instinct MI300X lidera
- FP16 (1,307 TFLOPS vs 29.8 TFLOPS)
- VRAM (192 GB vs 10 GB)
- Largura de Banda (5,300 GB/s vs 760 GB/s)
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 14.9 TFLOPS)
- Ano de Lançamento (2023 vs 2020)
Onde NVIDIA GeForce RTX 3080 lidera
- TDP (320W vs 750W)
Escolha AMD Instinct MI300X para Large-scale AI training, LLM inference, HPC. Escolha NVIDIA GeForce RTX 3080 para Gaming, inference.
Perguntas Frequentes
AMD Instinct MI300X ou NVIDIA GeForce RTX 3080, qual é melhor?
Qual tem um melhor FP16, AMD Instinct MI300X ou NVIDIA GeForce RTX 3080?
Qual tem um melhor VRAM, AMD Instinct MI300X ou NVIDIA GeForce RTX 3080?
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AMD Instinct MI300X
192GB HBM3 · CDNA 3
|
NVIDIA GeForce RTX 3080
10GB GDDR6X · Ampere
|
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|---|---|---|---|
| Especificações | |||
| Fabricante | AMD | NVIDIA | |
| Arquitetura | CDNA 3 | Ampere | |
| VRAM | 192 GB HBM3 | 10 GB GDDR6X | |
| Largura de Banda | 5,300 GB/s | 760 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 29.8 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 14.9 TFLOPS | |
| TDP | 750W | 320W | |
| Ano de Lançamento | 2023 | 2020 | |
| Segmento | Data center | GPUs para Consumidor | |
| Melhor Para | Large-scale AI training LLM inference HPC | Gaming inference | |
| Preços na Nuvem | |||
| Mais Barato Sob Demanda | $1.85/hr | — | |
| Mais Barato Spot | — | — | |
| Provedores | 3 | 0 | |
| Preços do Provedor (Sob Demanda) | |||
|
$1.85/hr | N/D | |
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$1.99/hr | N/D | |
|
$2.19/hr | N/D | |
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|---|---|---|---|
| Visão geral | |||
| Avaliação no Trustpilot | 1.7 | 4.6 | 3.7 |
| Sede | United States | United States | United States |
| Tipo de Provedor | Multi-Nuvem | N/D | Focado em GPU |
| Melhor Para | Treinamento de IA inferência renderização de vídeo HPC Stable Diffusion desenvolvimento de jogos IA generativa ajuste fino pesquisa | Treinamento de IA inferência ajuste fino implantação de LLM serviço de LLM visão computacional startups IA generativa pesquisa | Treinamento de IA inferência ajuste fino Stable Diffusion processamento em lote renderização pesquisa serviço de LLM IA generativa |
| Hardware de GPU | |||
| Modelos de GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Máx VRAM (GB) | 288 | 192 | 288 |
| Máx GPUs/Instância | 16 | 8 | 8 |
| Interconexão | NVLink | NVLink | NVLink |
| Preços | |||
| Preço Inicial ($/hr) | $0.47/hr | $0.76/hr | $0.06/hr |
| Granularidade de Cobrança | Por hora | Por segundo | Por segundo |
| Spot/Preemptível | Sim | Não | Sim |
| Descontos Reservados | N/D | N/D | 15-29% (planos de 1 mês a 1 ano) |
| Créditos Gratuitos | Até $300 de crédito grátis por 30 dias | Crédito gratuito de $200 por 60 dias | Bônus de $5 a $500 após o primeiro gasto de $10 |
| Taxas de Saída | Padrão (varia conforme o plano) | Nenhum (incluído no plano) | Nenhum (Grátis) |
| Armazenamento | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Armazenamento em Bloco por $0,10/GB/mês, Armazenamento de Objetos compatível com S3 | Boot NVMe de 500-720 GiB (incluído), scratch NVMe de 5 TiB em configurações maiores, Volumes a $0,10/GiB/mês | Container/Volume ($0,10/GB/mês), Volume ocioso ($0,20/GB/mês), Armazenamento em rede ($0,07/GB/mês 1TB) |
| Infraestrutura | |||
| Regiões | 32 regiões em 6 continentes (Américas, Europa, Ásia, Austrália, África) | Nova York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdã (AMS3) | 31 regiões globais |
| SLA de Disponibilidade | 100% | 99% | 99,99% |
| Experiência do Desenvolvedor | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Suporte Docker | Sim | Sim | Sim |
| Acesso SSH | Sim | Sim | Sim |
| Jupyter Notebooks | Sim | Sim | Sim |
| API / CLI | Sim | Sim | Sim |
| Tempo de Configuração | Minutos | Minutos | Instantâneo |
| Suporte Kubernetes | Sim | Sim | Não |
| Termos Comerciais | |||
| Compromisso Mínimo | Nenhum | Nenhum | Nenhum |
| Conformidade | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Nível 1 | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (com BAA) CSA STAR Nível 1 | SOC 2 Tipo II |
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