H200 SXM
Inférence LLM · Ajustement fin de modèles d’IA
$1,832/ 30 jours
Voir le GPU H200 SXM vs MI300X
Comparez la mémoire, les configurations de nœuds et les coûts fixes hebdomadaires et mensuels avant de choisir entre NVIDIA H200 SXM et AMD Instinct MI300X.
MI300X fournit 51GB de plus VRAM par carte. MI300X coûte $560 de moins par période de 30 jours . Choisissez selon que la marge de mémoire ou le coût fixe inférieur constitue la contrainte déterminante.
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grands modèles · Charges de travail ROCm
| Spécification | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Architecture | Hopper | CDNA 3 |
| VRAM | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Ressources hôte / carte | 24 vCPU · 192 GB RAM | 28 vCPU · 256 GB RAM |
| NVMe local / carte | 3.84 TB | 3.84 TB |
| Prix sur 7 jours / carte | $512 | $360 |
| Prix 30 jours / carte | $1,832 | $1,272 |
| Nœud 4 GPU / 30 jours | $6,742 | $4,681 |
| Quantité au catalogue | 265 cartes | 430 cartes |
Décision relative à la charge de travail · mise à jour 2026-09-04
Le H200 offre 141 GB sur la plateforme Hopper CUDA ; le MI300X offre 192 GB sur la plateforme ROCm de AMD. Plus de mémoire peut simplifier la disposition du modèle, tandis que conserver une pile logicielle déjà qualifiée peut réduire le travail de migration.
Choisissez H200 lorsque l'application dépend d'extensions exclusives à CUDA, de conteneurs validés Hopper ou de bibliothèques NVIDIA qui n'ont pas été qualifiées sur ROCm. La capacité mémoire plus importante par rapport à une carte 80 GB peut réduire le besoin de partitionnement.
Choisissez MI300X lorsque 192 GB peuvent éviter une répartition multi-GPU et que la charge de travail complète a réussi les tests sur ROCm. Validez le backend de service ou d'entraînement, les opérations personnalisées, les noyaux d'attention et le format de quantification, pas seulement un import PyTorch réussi.
| Spécification du fabricant | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Architecture | NVIDIA Hopper | AMD CDNA 3 |
| Mémoire | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Bande passante mémoire publiée | 4.8 TB/s | 5.3 TB/s pic théorique |
| Pile logicielle principale | CUDA | ROCm |
| Tissu d'accélérateur de référence | NVLink dans les systèmes HGX | Infinity Fabric sur les plateformes MI300X |
Spécifications publiées de l'accélérateur, pas une mesure de l'infrastructure AnchorGPU. La topologie de l'hôte et le tissu livré doivent être confirmés séparément.
En résumé. Préférez le H200 pour une continuité dépendante de CUDA. Évaluez le MI300X lorsqu'un chemin ROCm validé et une mémoire plus importante par accélérateur réduisent la complexité de votre application.
Différence de coût du catalogue : $152 par 7 jours et $560 par 30 jours. Les prix sont lus dans le même catalogue que le configurateur.
Les spécifications du fabricant éclairent la comparaison. Les recommandations dépendent de la charge de travail ; aucun benchmark de performance AnchorGPU n'est revendiqué.
Spécifications NVIDIA H200 ↗Spécifications AMD MI300X ↗PyTorch sur ROCm ↗