H200 SXM
LLM推論 · AIモデルのファインチューニング
H200 SXM vs MI300X
NVIDIA H200 SXMとAMD Instinct MI300Xについて、メモリ、ノード構成、固定の週額および月額費用を比較してください。
MI300Xはカードごとに51さらにGB VRAMを提供します。MI300Xは30日間の期間ごとに$560安価です。メモリの余裕と固定費の低さのどちらが制約となるかに基づいて選択してください。
LLM推論 · AIモデルのファインチューニング
大規模モデル · ROCmワークロード
| 仕様 | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| アーキテクチャ | Hopper | CDNA 3 |
| VRAM | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| ホストリソース / カード | 24 vCPU · 192 GB RAM | 28 vCPU · 256 GB RAM |
| ローカルNVMe / カード | 3.84 TB | 3.84 TB |
| 7日あたりの価格 / カード | $512 | $360 |
| 30日間価格 / カード | $1,832 | $1,272 |
| 4GPUノード / 30日 | $6,742 | $4,681 |
| カタログ数量 | 265 カード | 430 カード |
ワークロード判断 · 更新 2026-09-04
H200はHopper CUDAプラットフォームで141 GBを提供し、MI300XはAMDのROCmプラットフォームで192 GBを提供します。メモリが増えるとモデルレイアウトが簡素化される一方、既に認定済みのソフトウェアスタックを維持することで移行作業を削減できます。
アプリケーションがCUDA専用拡張機能、Hopper検証済みコンテナ、またはROCmで認定されていないNVIDIAライブラリに依存している場合は、H200を選択してください。80 GBカードと比較してメモリ容量が大きいため、シャーディングの必要性が軽減される可能性があります。
192GBでマルチGPU分割を回避でき、ワークロード全体がROCmでのテストに合格している場合は、MI300Xを選択してください。PyTorchのインポート成功だけでなく、サービングまたはトレーニングのバックエンド、カスタム操作、アテンションカーネル、量子化形式を検証してください。
| メーカー仕様 | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| アーキテクチャ | NVIDIA Hopper | AMD CDNA 3 |
| メモリ | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| 公開メモリ帯域幅 | 4.8 TB/s | 5.3 TB/s 理論上のピーク |
| プライマリソフトウェアスタック | CUDA | ROCm |
| リファレンスアクセラレータファブリック | HGXシステムのNVLink | MI300XプラットフォームにおけるInfinity Fabric |
公開されているアクセラレータ仕様であり、AnchorGPUインフラストラクチャの測定値ではありません。ホストトポロジと提供されるファブリックは別途確認する必要があります。
結論。 CUDA依存の継続性にはH200を優先してください。検証済みのROCmパスと、より大きな単一アクセラレータメモリによってアプリケーションの複雑さが軽減される場合は、MI300Xを評価してください。
カタログ価格差: 7日あたり$152、30日あたり$560。価格はコンフィギュレーターと同じカタログから読み込まれます。
メーカー仕様が比較の参考情報となります。推奨事項はワークロードによって異なり、AnchorGPUの性能ベンチマークを主張するものではありません。
NVIDIA H200仕様 ↗AMD MI300X仕様 ↗ROCm上のPyTorch ↗