NVIDIA B100 VS AMD Instinct MI300X
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📊 详细规格对比
| 规格参数 | B100 | Instinct MI300X | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Blackwell | CDNA 3 | - |
| 制程节点 | 4nm | 5nm + 6nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | SXM | OAM | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 192GB | 192GB | |
| 显存类型 | HBM3e | HBM3 | - |
| 内存带宽 | 8.0 TB/s | 5.3 TB/s | +51% |
| 总线宽度 | 8192-bit | 8192-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 14,336 | N/A | |
| Tensor 核心 | 448 | N/A | |
| 流处理器 | N/A | 19,456 | |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 70 TFLOPS | 163.4 TFLOPS | -57% |
| FP16 (半精度) | 3,500 TFLOPS | 1,307.4 TFLOPS | +168% |
| TF32 (张量浮点) | 1,750 TFLOPS | N/A | |
| FP64 (双精度) | 35 TFLOPS | 81.7 TFLOPS | -57% |
| INT8 (整形精度) | 7,000 TOPS | 2,614.9 TOPS | +168% |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 700W | 750W | -7% |
| PCIe 接口 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA B100
更大的显存容量和内存带宽对于训练大型语言模型至关重要。Instinct MI300X 提供 192GB，而 B100 提供 192GB。
AI 推理
NVIDIA B100
对于推理工作负载，每瓦性能最为重要。需要考虑 FP16/INT8 吞吐量与功耗之间的平衡。
预算友好之选
AMD Instinct MI300X
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自动对比分析
技术深挖：B100 vs Instinct MI300X
这是 NVIDIA Blackwell 与 AMD CDNA 3 之间的直接对话。
NVIDIA B100 最适合：
- 大规模 AI 训练
- 预算受限部署
AMD Instinct MI300X 最适合：
- 大规模大语言模型推理
- 大显存容量
- 仅限 CUDA 的软件
常见问题
AI 训练选哪个更好：B100 还是 Instinct MI300X？
对于 AI 训练，关键因素是显存大小、内存带宽和张量核心性能。B100 提供 192GB HBM3e 内存，带宽为 8.0 TB/s；Instinct MI300X 提供 192GB HBM3 内存，带宽为 5.3 TB/s。两款 GPU 显存容量相近，因此性能特征成为决定因素。
B100 和 Instinct MI300X 在云端的价格差异是多少？
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我可以用 Instinct MI300X 代替 B100 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 192GB 显存内运行，且不需要 B100 的额外吞吐量，那么 Instinct MI300X 是一个经济实惠的选择。但是，对于需要最大内存容量或多 GPU 扩展的工作负载，B100 的架构可能是必不可少的。
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