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H200 SXM vs MI300X

H200 SXM 対 MI300X:仕様とレンタルコスト

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。

判断の要約

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。

NVIDIA

H200 SXM

LLM推論 · AIモデルのファインチューニング

$1,832/ 30日
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VS
AMD

MI300X

大規模モデル · ROCmワークロード

$1,272/ 30日
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仕様H200 SXMMI300X
アーキテクチャHopperCDNA 3
VRAM141 GB HBM3e192 GB HBM3
ホストリソース / カード24 vCPU · 192 GB RAM28 vCPU · 256 GB RAM
ローカルNVMe / カード3.84 TB3.84 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 SXM 対 MI300X:メモリ余裕かCUDAの継続性か?

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。

01

H200 SXM を選ぶのは…

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。

02

MI300X を選ぶのは…

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 SXMMI300X
アーキテクチャNVIDIA HopperAMD CDNA 3
メモリ141 GB HBM3e192 GB HBM3
公開メモリ帯域幅4.8 TB/s5.3 TB/s 理論上のピーク
プライマリソフトウェアスタックCUDAROCm
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NVLinkMI300X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。

パイロットで検証すべき事項

  • カスタムCUDA拡張機能、アテンションカーネル、量子化カーネル、集団操作を棚卸ししてください。
  • モデルの読み込み、代表的なリクエストまたはステップ、数値出力、チェックポイントの復元を検証します。
  • モデルの重みとともにKVキャッシュまたはトレーニング状態を測定してください。容量はパラメータ数だけではありません。
  • メモリ帯域幅の仕様を、測定されたトークン毎秒やトレーニング速度として解釈しないでください。

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。

情報源と方法

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