Cât de rapid este AMD Instinct MI350X pentru învățarea automată?
Răspuns
AMD Instinct MI350X atinge 1,800 TFLOPS de calcul FP16 cu 8,000 GB/s lățime de bandă a memoriei și 288 GB VRAM. FP32 atinge un maxim de 72 TFLOPS.
Aceste cifre plasează AMD Instinct MI350X într-o bandă utilă de performanță pentru munca AI generativă: suficient de puternic pentru pre-antrenarea modelelor medii și mari într-un timp rezonabil, cu suficientă lățime de bandă pentru a menține latența servitului în timp real scăzută. Numărul efectiv de tokeni pe secundă sau imagini pe secundă variază de 2 ori în funcție de framework, cuantizare și dimensiunea modelului — întotdeauna faceți benchmark cu exact stiva pe care intenționați să o livrați.
See the AMD Instinct MI350X page for the full spec sheet and current provider list.
Mai multe întrebări frecvente despre AMD Instinct MI350X
Recenzie furnizor GPU DigitalOcean și date cheie (Iunie 2026)
Sumar DigitalOcean: finanțare maximă, împărțirea profitului, reguli de retragere, levier, instrumente, program de plată, metode de plată, permisiuni de tranzacționare și KYC. Date verificate Iunie 2026.
|
DigitalOcean
Cloud GPU simplu și scalabil pentru AI/ML
|
|
|---|---|
| Prezentare generală | |
| Evaluare Trustpilot | 4.6 |
| Sediu central | United States |
| Tip furnizor | N/A |
| Cel mai potrivit pentru | Antrenament AI inferență ajustare fină implementare LLM servire LLM viziune computerizată startup-uri AI generativ cercetare |
| Hardware GPU | |
| Modele GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max. VRAM (GB) | 192 |
| Max. GPU/instanță | 8 |
| Interconectare | NVLink |
| Prețuri | |
| Preț de pornire ($/oră) | $0.76/hr |
| Granularitatea facturării | Pe secundă |
| Spot/Preemptibil | Nu |
| Discounturi rezervate | N/A |
| Credite gratuite | Credit gratuit de 200 $ pentru 60 de zile |
| Taxe de ieșire | Niciunul (inclus în plan) |
| Stocare | Boot NVMe de 500-720 GiB (inclus), spațiu de lucru NVMe de 5 TiB pe configurații mai mari, volume la 0,10 $/GiB/lună |
| Infrastructură | |
| Regiuni | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA de disponibilitate | 99% |
| Experiența Dezvoltatorului | |
| Framework-uri | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Suport Docker | Da |
| Acces SSH | Da |
| Jupyter Notebooks | Da |
| API / CLI | Da |
| Timp de configurare | Minute |
| Suport Kubernetes | Da |
| Termeni Comerciali | |
| Angajament minim | Niciunul |
| Conformitate | SOC 2 Tip II SOC 3 HIPAA (cu BAA) CSA STAR Nivel 1 |
DigitalOcean