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Melhores Provedores de GPU na Nuvem com AMD MI300X
O AMD Instinct MI300X é uma alternativa competitiva à NVIDIA H100 com 192GB de memória HBM3 — mais do que o dobro da H100. Ele funciona na pilha de software ROCm e está ganhando adoção para treinamento e inferência de grandes modelos. Este guia lista provedores de nuvem que oferecem instâncias MI300X, ajudando você a avaliar opções de GPU AMD na nuvem junto com alternativas NVIDIA.
Avaliações no Trustpilot
2,300
+11
(7d)
Sede
United States Preço Inicial
$0.76/hr
Máx VRAM
192 GB
Máx GPUs
8
Cobrança
Por segundo
Avaliações no Trustpilot
213
+4
(7d)
Sede
United States Preço Inicial
$0.06/hr
Máx VRAM
288 GB
Máx GPUs
8
Cobrança
Por segundo
Avaliações no Trustpilot
541
+0
(7d)
Sede
United States Preço Inicial
$0.47/hr
Máx VRAM
288 GB
Máx GPUs
16
Cobrança
Por hora
DigitalOcean vs RunPod - Comparação dos principais provedores neste guia
DigitalOcean vs RunPod - Comparação de Provedores de GPU (Abril 2026)
Comparação direta entre DigitalOcean e RunPod. Verifique financiamento máximo, divisão de lucros, regras diárias e gerais de drawdown, alavancagem, ativos negociáveis, frequência de pagamentos, métodos de pagamento e saque, permissões de negociação e restrições de KYC antes de adquirir um desafio. Dados atualizados em Abril 2026.
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DigitalOcean
Nuvem GPU simples e escalável para IA/ML
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RunPod
A nuvem construída para IA — implante e escale cargas de trabalho de GPU desde inferência serverless até clusters multi-nó instantâneos sob demanda.
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|---|---|---|
| Visão geral | ||
| Avaliação no Trustpilot | 4.6 | 3.7 |
| Sede | United States | United States |
| Tipo de Provedor | N/D | Focado em GPU |
| Melhor Para | Treinamento de IA inferência ajuste fino implantação de LLM serviço de LLM visão computacional startups IA generativa pesquisa | Treinamento de IA inferência ajuste fino Stable Diffusion processamento em lote renderização pesquisa serviço de LLM IA generativa |
| GPU Hardware | ||
| Modelos de GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Máx VRAM (GB) | 192 | 288 |
| Máx GPUs/Instância | 8 | 8 |
| Interconexão | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| Preço Inicial ($/hr) | $0.76/hr | $0.06/hr |
| Granularidade de Cobrança | Por segundo | Por segundo |
| Spot/Preemptível | 0 | 1 |
| Descontos Reservados | N/D | 15-29% (planos de 1 mês a 1 ano) |
| Créditos Gratuitos | Crédito gratuito de $200 por 60 dias | Bônus de $5 a $500 após o primeiro gasto de $10 |
| Taxas de Saída | Nenhum (incluído no plano) | Nenhum (Grátis) |
| Armazenamento | 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) |
| Infrastructure | ||
| Regiões | Nova York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdã (AMS3) | 31 regiões globais |
| SLA de Disponibilidade | 99% | 99,99% |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Suporte Docker | 1 | 1 |
| Acesso SSH | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 |
| Tempo de Configuração | Minutos | Instantâneo |
| Kubernetes Support | 1 | 0 |
| Business Terms | ||
| Compromisso Mínimo | Nenhum | Nenhum |
| Conformidade | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (com BAA) CSA STAR Nível 1 | SOC 2 Tipo II |
DigitalOcean
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