H200 SXM
Inferenza LLM · Ottimizzazione fine dei modelli di IA
$1,832/ 30 giorni
Visualizza GPU H200 SXM vs MI300X
Confronta memoria, configurazioni del nodo e costo fisso settimanale e mensile prima di scegliere tra NVIDIA H200 SXM e AMD Instinct MI300X.
MI300X fornisce 51GB in più VRAM per scheda. MI300X costa $560 in meno per periodo di 30 giorni . Scegli in base al fatto che il vincolo determinante sia la disponibilità di memoria o il costo fisso inferiore.
Inferenza LLM · Ottimizzazione fine dei modelli di IA
modelli di grandi dimensioni · Carichi di lavoro ROCm
| Specifiche | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Architettura | Hopper | CDNA 3 |
| VRAM | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Risorse host / scheda | 24 vCPU · 192 GB RAM | 28 vCPU · 256 GB RAM |
| NVMe locale / scheda | 3.84 TB | 3.84 TB |
| Prezzo 7 giorni / scheda | $512 | $360 |
| Prezzo per 30 giorni / scheda | $1,832 | $1,272 |
| Nodo 4-GPU / 30 giorni | $6,742 | $4,681 |
| Quantità a catalogo | 265 schede | 430 schede |
Decisione sul carico di lavoro · aggiornata 2026-09-04
H200 offre 141 GB sulla piattaforma Hopper CUDA; MI300X offre 192 GB sulla piattaforma ROCm di AMD. Una maggiore memoria può semplificare il layout del modello, mentre mantenere uno stack software già qualificato può ridurre il lavoro di migrazione.
Scegli H200 quando l'applicazione dipende da estensioni solo CUDA, container validati per Hopper o librerie NVIDIA che non sono state qualificate su ROCm. La maggiore capacità di memoria rispetto a una scheda 80 GB può ridurre la necessità di sharding.
Scegli MI300X quando 192 GB possono evitare una suddivisione multi-GPU e l'intero carico di lavoro ha superato i test su ROCm. Convalida il backend di serving o addestramento, le operazioni personalizzate, i kernel di attention e il formato di quantizzazione, non solo un'importazione riuscita di PyTorch.
| Specifiche del produttore | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Architettura | NVIDIA Hopper | AMD CDNA 3 |
| Memoria | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Larghezza di banda di memoria pubblicata | 4.8 TB/s | 5.3 TB/s picco teorico |
| Stack software principale | CUDA | ROCm |
| Fabric dell'acceleratore di riferimento | NVLink nei sistemi HGX | Infinity Fabric nelle piattaforme MI300X |
Specifiche pubblicate dell'acceleratore, non una misurazione dell'infrastruttura AnchorGPU. La topologia degli host e il fabric fornito devono essere confermati separatamente.
In conclusione. Preferisci H200 per la continuità dipendente da CUDA. Valuta MI300X quando un percorso ROCm convalidato e una memoria più ampia per singolo acceleratore riducono la complessità della tua applicazione.
Differenza di costo da catalogo: $152 per 7 giorni e $560 per 30 giorni. I prezzi sono letti dallo stesso catalogo del configuratore.
Le specifiche del produttore orientano il confronto. I consigli dipendono dal carico di lavoro; non viene dichiarato alcun benchmark prestazionale AnchorGPU.
Specifiche NVIDIA H200 ↗Specifiche AMD MI300X ↗PyTorch su ROCm ↗