How fast is AMD Instinct MI350X for ML?

答案

AMD Instinct MI350X hits 1,800 TFLOPS of FP16 compute with 8,000 GB/s of memory bandwidth and 288 GB of VRAM. FP32 peaks at 72 TFLOPS.

Those figures place AMD Instinct MI350X in a useful performance band for generative AI work: strong enough to pre-training mid-to-large models in reasonable time, with enough bandwidth to keep real-time serving latency low. Actual tokens-per-second or images-per-second varies 2x depending on framework, quantisation, and model size — always benchmark with the exact stack you plan to ship.

See the AMD Instinct MI350X page for the full spec sheet and current provider list.

更多关于 AMD Instinct MI350X 的常见问题

DigitalOcean GPU提供商评测及关键事实(四月 2026)

DigitalOcean概览:最大资金、利润分成、回撤规则、杠杆、工具、支付计划、支付方式、交易权限及KYC。数据验证于四月 2026。

DigitalOcean GPU提供商评测及关键事实(四月 2026)
DigitalOcean
简单、可扩展的 AI/ML GPU 云
Visit DigitalOcean
概览
Trustpilot 评分 4.6
总部 United States
供应商类型 不适用
适用场景 AI训练、推理、微调、大型语言模型部署、大型语言模型服务、计算机视觉、初创企业、生成式AI、研究
GPU硬件
GPU 型号 RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200
最大显存 (GB) 192
每实例最大 GPU 数 8
互联 NVLink
定价
起始价格 ($/小时) $0.76/hr
计费粒度 按秒计费
竞价/可抢占
预留折扣 不适用
免费额度 60 天内赠送 200 美元免费额度
出站费用 无(包含在套餐中)
存储 500-720 GiB NVMe 启动盘(包含),大配置含 5 TiB NVMe 临时存储,卷存储费用为 0.10 美元/GiB/月
基础设施
区域 纽约(NYC2)、多伦多(TOR1)、亚特兰大(ATL1)、里士满(RIC1)、阿姆斯特丹(AMS3)
正常运行时间 SLA 99%
开发者体验
框架 PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face
Docker 支持
SSH 访问
Jupyter 笔记本
API / 命令行界面
设置时间 分钟
Kubernetes 支持
业务条款
最小承诺
合规性 SOC 2 类型 II、SOC 3、HIPAA(含 BAA)、CSA STAR 1 级
DigitalOcean

探索 AMD Instinct MI350X