AMD Instinct MI300X VS NVIDIA H200
AMD의 Instinct MI300X (CDNA 3)와 NVIDIA의 H200 (Hopper) 직접 비교. 다양한 공급업체와 아키텍처 간의 트레이드오프를 이해하세요.
Instinct MI300X
📊 상세 사양 비교
| 사양 | Instinct MI300X | H200 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | CDNA 3 | Hopper | - |
| 공정 노드 | 5nm + 6nm | 4nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | OAM | SXM5 | - |
| 메모리 | |||
| VRAM 용량 | 192GB | 141GB | +36% |
| 메모리 유형 | HBM3 | HBM3e | - |
| 메모리 대역폭 | 5.3 TB/s | 4.8 TB/s | +10% |
| 메모리 버스 | 8192-bit | 6144-bit | - |
| 컴퓨트 유닛 | |||
| 스트림 프로세서 | 19,456 | N/A | - |
| 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 163.4 TFLOPS | 67 TFLOPS | +144% |
| FP16 (반정밀도) | 1307.4 TFLOPS | 1979 TFLOPS | -34% |
| TF32 (텐서 부동소수점) | N/A | 989 TFLOPS | |
| FP64 (배정밀도) | 81.7 TFLOPS | 34 TFLOPS | +140% |
| 전력 및 연결 | |||
| TDP (전력) | 750W | 700W | +7% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| NVLink | 사용 불가 | NVLink 4.0 (900 GB/s) | - |
🎯 사용 사례 추천
LLM 및 대규모 모델 학습
NVIDIA H200
대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. Instinct MI300X는 192GB를 제공하며, H200의 141GB와 비교됩니다.
AI 추론
NVIDIA H200
추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.
예산 친화적 선택
NVIDIA H200
현재 클라우드 가격 기준으로 H200의 시간당 요금이 더 저렴합니다.
AMD Instinct MI300X 최적 용도:
- 대규모 LLM 추론
- 대용量 VRAM 용량
- CUDA 전용 소프트웨어
NVIDIA H200 최적 용도:
- 대규모 LLM 추론
- 대규모 컨텍스트 윈도우 모델
- 예산 중심 배포
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 Instinct MI300X와 H200 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. Instinct MI300X는 HBM3 메모리 192GB와 5.3 TB/s 대역폭을 제공하고, H200는 HBM3e 메모리 141GB와 4.8 TB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 Instinct MI300X의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.
클라우드에서 Instinct MI300X와 H200의 가격 차이는?
저희 데이터에 따르면 Instinct MI300X는 시간당 $1.99부터, H200는 시간당 $1.49부터입니다. 가격 차이는 약 34%입니다.
Instinct MI300X 대신 H200를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 141GB VRAM 내에 맞고 Instinct MI300X의 추가 처리량이 필요하지 않다면, H200가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 Instinct MI300X의 아키텍처이 필수적일 수 있습니다.
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