AMD Instinct MI325X vs NVIDIA RTX 4000 Ada — Paghahambing ng GPU (Jul 2026)
AMD Instinct MI325X (256GB HBM3e, 1,307 TFLOPS FP16, CDNA 3) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: AMD Instinct MI325X from $2.00/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. Ihambing ang specs, VRAM, performance, at presyo sa 2 cloud providers upang mahanap ang pinakamahusay na GPU para sa iyong AI workload.
Pangwakas: AMD Instinct MI325X vs NVIDIA RTX 4000 Ada
Nangunguna ang AMD Instinct MI325X sa kabuuan, nangunguna sa 5 ng 7 na mga kategoryang inihambing.
Kung saan nangunguna ang AMD Instinct MI325X
- FP16 (1,307 TFLOPS vs 107 TFLOPS)
- VRAM (256 GB vs 20 GB)
- Bandwidth (6,000 GB/s vs 360 GB/s)
- FP32 (163.4 TFLOPS vs 26.7 TFLOPS)
- Taon ng Paglabas (2024 vs 2023)
Kung saan nangunguna ang NVIDIA RTX 4000 Ada
- Pinakamurang On-Demand ($0.76/hr vs $2.00/hr)
- TDP (130W vs 1000W)
Piliin ang AMD Instinct MI325X para sa AI training, large model inference. Piliin ang NVIDIA RTX 4000 Ada para sa Entry professional AI, CAD, visualization.
Mga Madalas na Itanong
Alin ang mas maganda, AMD Instinct MI325X o NVIDIA RTX 4000 Ada?
Alin ang may mas magandang FP16, AMD Instinct MI325X o NVIDIA RTX 4000 Ada?
Alin ang may mas magandang VRAM, AMD Instinct MI325X o NVIDIA RTX 4000 Ada?
|
AMD Instinct MI325X
256GB HBM3e · CDNA 3
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
||
|---|---|---|---|
| Mga Espesipikasyon | |||
| Tagagawa | AMD | NVIDIA | |
| Arkitektura | CDNA 3 | Ada Lovelace | |
| VRAM | 256 GB HBM3e | 20 GB GDDR6 | |
| Bandwidth | 6,000 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 1307.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 163.4 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 1000W | 130W | |
| Taon ng Paglabas | 2024 | 2023 | |
| Segmento | Data center | Professional GPUs | |
| Pinakamainam Para sa | AI training large model inference | Entry professional AI CAD visualization | |
| Presyo sa Cloud | |||
| Pinakamurang On-Demand | $2.00/hr | $0.76/hr | |
| Pinakamurang Spot | — | — | |
| Mga Provider | 2 | 1 | |
| Presyo ng Provider (On-Demand) | |||
|
$2.00/hr | Hindi naaangkop | |
|
Hindi naaangkop | $0.76/hr | |
AMD Instinct MI325X
NVIDIA RTX 4000 Ada
Mga Kaugnay na Paghahambing ng GPU
Nangungunang Mga Provider para sa AMD Instinct MI325X at NVIDIA RTX 4000 Ada
Ang mga 2 provider na ito ay nag-aalok ng parehong AMD Instinct MI325X at NVIDIA RTX 4000 Ada. Kumpletong head-to-head na paghahambing ng mga modelo ng GPU, presyo, imprastruktura, at mga developer tools.
DigitalOcean vs Vultr - Paghahambing ng GPU Provider (Hulyo 2026)
Direktang paghahambing ng DigitalOcean at Vultr. Tingnan ang max funding, paghahati ng kita, araw-araw at pangkalahatang mga patakaran sa drawdown, leverage, mga assets na maaaring i-trade, dalas ng payout, mga paraan ng pagbabayad at payout, mga pahintulot sa trading at mga limitasyon sa KYC bago ka bumili ng challenge. Datos na na-refresh noong Hulyo 2026.
Pangwakas: DigitalOcean vs Vultr
Nangunguna ang Vultr sa kabuuan, nangunguna sa 7 ng 8 na mga kategoryang inihambing.
Kung saan nangunguna ang DigitalOcean
- Rating sa Trustpilot (4.6 vs 1.7)
Kung saan nangunguna ang Vultr
- Simulang Presyo ($/oras) ($0.47/hr vs $0.76/hr)
- Max VRAM (GB) (288 vs 192)
- Uptime SLA (100% vs 99%)
- Max GPUs/Bawat Instance (16 vs 8)
- Mga Modelo ng GPU (12 vs 6)
- Spot/Preemptible
Piliin ang DigitalOcean para sa Pagsasanay ng AI, inference, fine-tuning. Piliin ang Vultr para sa Pagsasanay ng AI, inference, video rendering.
Mga Madalas na Itanong
Alin ang mas maganda, DigitalOcean o Vultr?
Alin ang may mas magandang Rating sa Trustpilot, DigitalOcean o Vultr?
Alin ang may mas magandang Simulang Presyo ($/oras), DigitalOcean o Vultr?
|
DigitalOcean
Simple, scalable GPU cloud para sa AI/ML
|
Vultr
Mataas na pagganap na cloud GPU sa 32 pandaigdigang rehiyon
|
|
|---|---|---|
| Pangkalahatang-ideya | ||
| Rating sa Trustpilot | 4.6 | 1.7 |
| Punong-tanggapan | United States | United States |
| Uri ng Provider | Hindi naaangkop | Multi-Cloud |
| Pinakamainam Para sa | Pagsasanay ng AI inference fine-tuning deployment ng LLM serbisyo ng LLM computer vision mga startup generative AI pananaliksik | Pagsasanay ng AI inference video rendering HPC Stable Diffusion pag-develop ng laro generative AI fine-tuning pananaliksik |
| GPU Hardware | ||
| Mga Modelo ng 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 |
| Max VRAM (GB) | 192 | 288 |
| Max GPUs/Bawat Instance | 8 | 16 |
| Interconnect | NVLink | NVLink |
| Pagpepresyo | ||
| Simulang Presyo ($/oras) | $0.76/hr | $0.47/hr |
| Granularidad ng Pagsingil | Bawat segundo | Kada oras |
| Spot/Preemptible | Hindi | Oo |
| Nakalaang Diskwento | Hindi naaangkop | Hindi naaangkop |
| Libreng Kredito | $200 libreng credit para sa 60 araw | Hanggang $300 libreng credit para sa 30 araw |
| Bayad sa Paglabas | Wala (kasama sa plano) | Standard (nag-iiba depende sa plano) |
| Storage | 500-720 GiB NVMe boot (kasama), 5 TiB NVMe scratch sa mas malalaking configs, Volumes sa $0.10/GiB/buwan | 350 GB - 61 TB NVMe (kasama), Block Storage sa $0.10/GB/buwan, S3-compatible Object Storage |
| Imprastruktura | ||
| Mga Rehiyon | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 rehiyon sa 6 na kontinente (Americas, Europe, Asia, Australia, Africa) |
| Uptime SLA | 99% | 100% |
| Karanasan ng Developer | ||
| Mga Framework | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| Suporta sa Docker | Oo | Oo |
| SSH Access | Oo | Oo |
| Jupyter Notebooks | Oo | Oo |
| API / CLI | Oo | Oo |
| Oras ng Setup | Minuto | Minuto |
| Suporta sa Kubernetes | Oo | Oo |
| Mga Termino ng Negosyo | ||
| Minimum na Commitment | Wala | Wala |
| Pagsunod sa Batas | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (kasama ang BAA) CSA STAR Level 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 |
DigitalOcean
Vultr
Gumawa ng sarili mong paghahambing
Pumili ng kahit 2-6 na firm mula sa gabay na ito at buksan ang mga ito sa buong comparison table.
Tip: kung hindi ka pipili ng anumang firm, sisimulan namin sa top 2 mula sa gabay na ito.