H200 SXM
LLM-Inferenz · Feinabstimmung von KI-Modellen
$1,832/ 30 Tage
GPU anzeigen H200 SXM vs MI300X
Vergleichen Sie Speicher, Knotenkonfigurationen und feste Wochen- und Monatskosten, bevor Sie zwischen NVIDIA H200 SXM und AMD Instinct MI300X wählen.
MI300X bietet 51GB mehr VRAM pro Karte. MI300X kostet $560 weniger pro 30-Tages-Laufzeit . Wählen Sie danach, ob Speicherreserve oder niedrigere Fixkosten die bindende Einschränkung ist.
LLM-Inferenz · Feinabstimmung von KI-Modellen
große Modelle · ROCm-Workloads
| Spezifikation | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Architektur | Hopper | CDNA 3 |
| VRAM | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Host-Ressourcen / Karte | 24 vCPU · 192 GB RAM | 28 vCPU · 256 GB RAM |
| Lokaler NVMe / Karte | 3.84 TB | 3.84 TB |
| 7-Tages-Preis / Karte | $512 | $360 |
| 30-Tages-Preis / Karte | $1,832 | $1,272 |
| 4-GPU-Knoten / 30 Tage | $6,742 | $4,681 |
| Katalogmenge | 265 Karten | 430 Karten |
Workload-Entscheidung · aktualisiert 2026-09-04
H200 bietet 141 GB auf der Hopper-CUDA-Plattform; MI300X bietet 192 GB auf AMDs ROCm-Plattform. Mehr Speicher kann das Modell-Layout vereinfachen, während die Beibehaltung eines bereits qualifizierten Software-Stacks den Migrationsaufwand reduzieren kann.
Wählen Sie H200, wenn die Anwendung von CUDA-spezifischen Erweiterungen, Hopper-validierten Containern oder NVIDIA-Bibliotheken abhängt, die nicht für ROCm qualifiziert wurden. Die größere Speicherkapazität im Vergleich zu einer 80-GB-Karte kann den Bedarf an Sharding verringern.
Wählen Sie MI300X, wenn 192 GB eine Multi-GPU-Aufteilung vermeiden kann und der vollständige Workload Tests auf ROCm bestanden hat. Validieren Sie das Serving- oder Trainings-Backend, benutzerdefinierte Operationen, Attention-Kernel und das Quantisierungsformat, nicht nur einen erfolgreichen PyTorch-Import.
| Herstellerspezifikation | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Architektur | NVIDIA Hopper | AMD CDNA 3 |
| GPU-Speicher | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Veröffentlichte Speicherbandbreite | 4.8 TB/s | 5.3 TB/s theoretische Spitzenleistung |
| Primärer Software-Stack | CUDA | ROCm |
| Referenz-Beschleuniger-Fabric | NVLink in HGX-Systemen | Infinity Fabric in MI300X-Plattformen |
Veröffentlichte Beschleunigerspezifikationen, keine Messung der AnchorGPU-Infrastruktur. Host-Topologie und geliefertes Fabric müssen separat bestätigt werden.
Fazit. Bevorzugen Sie H200 für CUDA-abhängige Kontinuität. Bewerten Sie MI300X, wenn ein validierter ROCm-Pfad und größerer Einzelbeschleuniger-Speicher die Komplexität Ihrer Anwendung reduzieren.
Katalogkostendifferenz: $152 pro 7 Tage und $560 pro 30 Tage. Die Preise stammen aus demselben Katalog wie der Konfigurator.
Herstellerangaben dienen als Grundlage für den Vergleich. Empfehlungen sind arbeitslastabhängig; es wird kein AnchorGPU-Leistungsbenchmark beansprucht.
NVIDIA H200-Spezifikationen ↗AMD MI300X Spezifikationen ↗PyTorch auf ROCm ↗