H200 SXM
Инференс LLM · Тонкая настройка моделей ИИ
$1,832/ 30 дней
Просмотреть GPU H200 SXM vs MI300X
Прежде чем выбрать между NVIDIA H200 SXM и AMD Instinct MI300X, сравните память, конфигурации узлов и фиксированную недельную и месячную стоимость.
MI300X предоставляет 51ещё GB VRAM на карту. MI300X стоит на $560 меньше за 30-дневный срок . Выбирайте исходя из того, что является ограничивающим фактором: запас памяти или более низкая фиксированная стоимость.
Инференс LLM · Тонкая настройка моделей ИИ
большие модели · Рабочие нагрузки ROCm
| Спецификация | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Архитектура | Hopper | CDNA 3 |
| VRAM | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Ресурсы хоста / карта | 24 vCPU · 192 GB RAM | 28 vCPU · 256 GB RAM |
| Локальный NVMe / карта | 3.84 TB | 3.84 TB |
| Цена за 7 дней / карта | $512 | $360 |
| Цена за 30 дней / карта | $1,832 | $1,272 |
| Узел с 4 GPU / 30 дней | $6,742 | $4,681 |
| Количество в каталоге | 265 карт | 430 карт |
Решение по рабочей нагрузке · обновлено 2026-09-04
H200 предлагает 141 GB на платформе Hopper CUDA; MI300X предлагает 192 GB на платформе ROCm от AMD. Больший объем памяти может упростить компоновку модели, а сохранение уже проверенного программного стека может сократить работу по миграции.
Выбирайте H200, когда приложение зависит от расширений, доступных только в CUDA, контейнеров, проверенных для Hopper, или библиотек NVIDIA, которые не были квалифицированы на ROCm. Больший объем памяти по сравнению с картой 80 GB может снизить потребность в шардировании.
Выбирайте MI300X, когда 192 GB позволяют избежать разделения на несколько GPU и вся рабочая нагрузка прошла тестирование на ROCm. Проверяйте серверный или обучающий бэкенд, пользовательские операции, ядра внимания и формат квантования, а не только успешный импорт PyTorch.
| Спецификация производителя | H200 SXM | MI300X |
|---|---|---|
| Архитектура | NVIDIA Hopper | AMD CDNA 3 |
| Память | 141 GB HBM3e | 192 GB HBM3 |
| Опубликованная пропускная способность памяти | 4.8 TB/s | 5.3 TB/s пиковая теоретическая |
| Основной программный стек | CUDA | ROCm |
| Эталонная структура ускорителя | NVLink в системах HGX | Infinity Fabric на платформах MI300X |
Опубликованные спецификации ускорителя, а не измерение инфраструктуры AnchorGPU. Топология хоста и предоставляемая структура должны быть подтверждены отдельно.
Итог. Отдавайте предпочтение H200, когда важна непрерывность работы с CUDA. Рассмотрите MI300X, если проверенный путь ROCm и больший объем памяти одного ускорителя снижают сложность вашего приложения.
Разница в стоимости по каталогу: $152 за 7 дней и $560 за 30 дней. Цены считываются из того же каталога, что и в конфигураторе.
Спецификации производителя служат основой для сравнения. Рекомендации зависят от рабочей нагрузки; никакие показатели производительности AnchorGPU не заявляются.
Спецификации NVIDIA H200 ↗Характеристики AMD MI300X ↗PyTorch на ROCm ↗