AMD Instinct MI300X VS NVIDIA H100 SXM
AMDのInstinct MI300X (CDNA 3) とNVIDIAのH100 SXM (Hopper) の直接比較。異なるベンダーとアーキテクチャ間のトレードオフを理解できます。
Instinct MI300X
📊 詳細スペック比較
| スペック | Instinct MI300X | H100 SXM | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | CDNA 3 | Hopper | - |
| プロセスノード | 5nm + 6nm | 4nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | OAM | SXM5 | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 192GB | 80GB | +140% |
| メモリタイプ | HBM3 | HBM3 | - |
| メモリ帯域幅 | 5.3 TB/s | 3.35 TB/s | +58% |
| メモリバス | 8192-bit | 5120-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| ストリームプロセッサ | 19,456 | N/A | - |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 163.4 TFLOPS | 67 TFLOPS | +144% |
| FP16（半精度） | 1307.4 TFLOPS | 1979 TFLOPS | -34% |
| TF32（テンソル浮動小数点） | N/A | 989 TFLOPS | |
| FP64（倍精度） | 81.7 TFLOPS | 34 TFLOPS | +140% |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 750W | 700W | +7% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| NVLink | 利用不可 | NVLink 4.0 (900 GB/s) | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
AMD Instinct MI300X
大規模言語モデルの学習には、より大きなVRAM容量とメモリ帯域幅が重要です。Instinct MI300Xは192GBを提供し、H100 SXMの80GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA H100 SXM
推論ワークロードでは、ワットあたりの性能が最も重要です。FP16/INT8スループットと消費電力のバランスを考慮してください。
予算重視の選択
NVIDIA H100 SXM
現在のクラウド価格に基づくと、H100 SXMの方が時間単価が安くなっています。
AMD Instinct MI300Xの最適な用途：
- 大規模LLM推論
- 大容量VRAM
- CUDA専用ソフトウェア
NVIDIA H100 SXMの最適な用途：
- LLMトレーニング
- 基礎モデル事前学習
- 小規模推論
よくある質問
AI学習に適しているのはInstinct MI300XとH100 SXMのどちらですか？
AI学習では、VRAM容量、メモリ帯域幅、Tensorコア性能が重要な要素です。Instinct MI300XはHBM3メモリ192GB（帯域幅5.3 TB/s）を搭載し、H100 SXMはHBM3メモリ80GB（帯域幅3.35 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI300Xの大容量VRAMが有利です。
クラウドでのInstinct MI300XとH100 SXMの価格差は？
当社のデータによると、Instinct MI300Xは$1.99/時間から、H100 SXMは$0.73/時間からです。価格差は約173%です。
Instinct MI300Xの代わりにH100 SXMを使用できますか？
要件によります。モデルが80GBのVRAMに収まり、Instinct MI300Xの追加スループットが不要であれば、H100 SXMはコスト効率の良い選択肢です。ただし、最大メモリ容量やマルチGPUスケーリングが必要なワークロードには、Instinct MI300Xのアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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