H200 SXM
Inferencia de LLM · Ajuste fino de modelos de IA
$1,832/ 30 días
Ver GPU H200 SXM vs MI300X
Compara la memoria, las configuraciones de nodo y el coste fijo semanal y mensual antes de elegir entre NVIDIA H200 SXM y AMD Instinct MI300X.
MI300X ofrece 51GB más VRAM por tarjeta. MI300X cuesta $560 menos por plazo de 30 días . Elija en función de si la limitación determinante es el margen de memoria o el menor coste fijo.
Inferencia de LLM · Ajuste fino de modelos de IA
modelos grandes · Cargas de trabajo de ROCm
| Especificación | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Arquitectura | Hopper | CDNA 3 |
| VRAM | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Recursos del host / tarjeta | 24 vCPU · 192 GB RAM | 28 vCPU · 256 GB RAM |
| NVMe local / tarjeta | 3.84 TB | 3.84 TB |
| Precio de 7 días / tarjeta | $512 | $360 |
| Precio por 30 días / tarjeta | $1,832 | $1,272 |
| Nodo de 4 GPU / 30 días | $6,742 | $4,681 |
| Cantidad del catálogo | 265 tarjetas | 430 tarjetas |
Decisión sobre la carga de trabajo · actualizado 2026-09-04
La H200 ofrece 141 GB en la plataforma Hopper CUDA; la MI300X ofrece 192 GB en la plataforma ROCm de AMD. Más memoria puede simplificar la disposición del modelo, mientras que conservar una pila de software ya calificada puede reducir el trabajo de migración.
Elija H200 cuando la aplicación dependa de extensiones exclusivas de CUDA, contenedores validados para Hopper o bibliotecas de NVIDIA que no se hayan cualificado en ROCm. La mayor capacidad de memoria en comparación con una tarjeta de 80 GB puede reducir la necesidad de fragmentación.
Elige MI300X cuando 192 GB puedan evitar una división en varias GPUs y la carga de trabajo completa haya superado las pruebas en ROCm. Valida el backend de servicio o entrenamiento, las operaciones personalizadas, los kernels de atención y el formato de cuantización, no solo una importación correcta de PyTorch.
| Especificación del fabricante | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Arquitectura | NVIDIA Hopper | AMD CDNA 3 |
| Memoria | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Ancho de banda de memoria publicado | 4.8 TB/s | 5.3 TB/s pico teórico |
| Pila de software principal | CUDA | ROCm |
| Tejido de acelerador de referencia | NVLink en sistemas HGX | Infinity Fabric en plataformas MI300X |
Especificaciones publicadas del acelerador, no una medición de la infraestructura de AnchorGPU. La topología del host y la estructura entregada deben confirmarse por separado.
En resumen. Prefiere H200 para la continuidad dependiente de CUDA. Evalúa MI300X cuando una ruta validada de ROCm y una mayor memoria por acelerador reduzcan la complejidad de tu aplicación.
Diferencia de coste del catálogo: $152 por 7 días y $560 por 30 días. Los precios se leen del mismo catálogo que el configurador.
Las especificaciones del fabricante sirven de base para la comparación. Las recomendaciones dependen de la carga de trabajo; no se afirma ningún punto de referencia de rendimiento de AnchorGPU.
Especificaciones de la NVIDIA H200 ↗Especificaciones de AMD MI300X ↗PyTorch en ROCm ↗