H200 SXM
Wnioskowanie LLM · Dostrajanie modeli AI
$1,832/ 30 dni
Wyświetl GPU H200 SXM vs MI300X
Przed wyborem między NVIDIA H200 SXM a AMD Instinct MI300X porównaj pamięć, konfiguracje węzłów oraz stały koszt tygodniowy i miesięczny.
MI300X zapewnia 51GB więcej VRAM na kartę. MI300X kosztuje $560 mniej za 30-dniowy okres . Wybierz w zależności od tego, czy wiążącym ograniczeniem jest zapas pamięci, czy niższy koszt stały.
Wnioskowanie LLM · Dostrajanie modeli AI
duże modele · Obciążenia ROCm
| Specyfikacja | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Architektura | Hopper | CDNA 3 |
| VRAM | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Zasoby hosta / karta | 24 vCPU · 192 GB RAM | 28 vCPU · 256 GB RAM |
| Lokalny NVMe / karta | 3.84 TB | 3.84 TB |
| Cena 7-dniowa / karta | $512 | $360 |
| Cena za 30 dni / kartę | $1,832 | $1,272 |
| Węzeł 4-GPU / 30 dni | $6,742 | $4,681 |
| Ilość w katalogu | 265 karty | 430 karty |
Decyzja dotycząca obciążenia · zaktualizowano 2026-09-04
H200 oferuje 141 GB na platformie Hopper CUDA; MI300X oferuje 192 GB na platformie ROCm firmy AMD. Większa pamięć może uprościć układ modelu, a zachowanie już zakwalifikowanego stosu oprogramowania może zmniejszyć nakład pracy związany z migracją.
Wybierz H200, gdy aplikacja zależy od rozszerzeń dostępnych wyłącznie w CUDA, kontenerów zwalidowanych dla Hopper lub bibliotek NVIDIA, które nie zostały zakwalifikowane na ROCm. Większa pojemność pamięci w porównaniu z kartą 80 GB może zmniejszyć potrzebę shardingu.
Wybierz MI300X, gdy pamięć 192 GB pozwala uniknąć podziału obciążenia między wiele GPU, a całe obciążenie przeszło testy na ROCm. Zweryfikuj backend serwowania lub treningu, operacje niestandardowe, jądra uwagi i format kwantyzacji, a nie tylko pomyślny import PyTorch.
| Specyfikacja producenta | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Architektura | NVIDIA Hopper | AMD CDNA 3 |
| Pamięć | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Opublikowana przepustowość pamięci | 4.8 TB/s | 5.3 TB/s szczytowa teoretyczna |
| Główny stos oprogramowania | CUDA | ROCm |
| Referencyjna struktura akceleratora | NVLink w systemach HGX | Infinity Fabric w platformach MI300X |
Opublikowane specyfikacje akceleratora, a nie pomiar infrastruktury AnchorGPU. Topologię hosta i dostarczoną strukturę należy potwierdzić osobno.
Konkluzja. Preferuj H200 dla ciągłości zależnej od CUDA. Oceń MI300X, gdy zwalidowana ścieżka ROCm i większa pamięć pojedynczego akceleratora zmniejszają złożoność Twojej aplikacji.
Różnica kosztów w katalogu: $152 za 7 dni i $560 za 30 dni. Ceny są odczytywane z tego samego katalogu co konfigurator.
Specyfikacje producenta stanowią podstawę porównania. Rekomendacje zależą od obciążenia; nie deklarujemy żadnego testu wydajności AnchorGPU.
Specyfikacje NVIDIA H200 ↗Specyfikacje AMD MI300X ↗PyTorch na ROCm ↗