NVIDIA GH200 Grace Hopper VS AMD Instinct MI250
在 **GH200** 和 **Instinct MI250** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。虽然 **Instinct MI250** 为大型模型提供了更多显存，但 **GH200** 在其他领域仍具有竞争力。目前，您可以在 5 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$1.49/小时** 和 **$1.30/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | GH200 | Instinct MI250 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Hopper + Grace | CDNA 2 | - |
| 制程节点 | 4nm | 6nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | Superchip | OAM | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 96GB | 128GB | -25% |
| 显存类型 | HBM3 | HBM2e | - |
| 内存带宽 | 4.0 TB/s | 3.2 TB/s | +25% |
| 总线宽度 | 6144-bit | 8192-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 16,896 | N/A | |
| Tensor 核心 | 528 | N/A | |
| 流处理器 | N/A | 13,312 | |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 67 TFLOPS | 45.3 TFLOPS | +48% |
| FP16 (半精度) | 1,979 TFLOPS | N/A | |
| TF32 (张量浮点) | 989 TFLOPS | N/A | |
| FP64 (双精度) | 34 TFLOPS | 45.3 TFLOPS | -25% |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 900W | 500W | +80% |
| PCIe 接口 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| 多卡互联 | NVLink-C2C (900 GB/s) | 无 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA GH200 Grace Hopper
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 MI250 提供 128GB，而 GH200 提供 96GB。
AI 推理
NVIDIA GH200 Grace Hopper
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 MI250
根据当前云端定价，Instinct MI250 的起始小时费率更低。
技术深挖：GH200 vs Instinct MI250
这是 NVIDIA Hopper + Grace 与 AMD CDNA 2 之间的直接对话。**Instinct MI250** 拥有显著的 **32GB 显存优势**，这对于训练海量数据集或超大语言模型至关重要。从成本角度来看，**Instinct MI250** 目前每小时约**便宜 13%**，为预算有限的项目提供了更好的性价比。
NVIDIA GH200 Grace Hopper 最适合：
- CPU+GPU 统一计算
- 大显存 AI 工作负载
- 标准 GPU 部署
AMD Instinct MI250 最适合：
- 高性能计算 (HPC)
- Matrix math workloads
- CUDA native apps
常见问题
AI 训练选哪个更好：GH200 还是 Instinct MI250？
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。GH200 提供 96GB HBM3 内存，带宽为 4.0 TB/s；Instinct MI250 提供 128GB HBM2e 内存，带宽为 3.2 TB/s。对于更大的模型，Instinct MI250 更高的显存容量使其更具优势。
GH200 和 Instinct MI250 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，GH200 起价为 $1.49/小时，Instinct MI250 起价为 $1.30/小时。价格相差约 15%。
我可以用 Instinct MI250 代替 GH200 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 128GB 显存内运行，且不需要 GH200 的额外吞吐量，那么 Instinct MI250 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，GH200 的NVLink 支持（NVLink-C2C (900 GB/s)）可能是必不可少的。
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