VergleichMarch 8, 2026•13 Min. Lesezeit
AMD MI300X vs NVIDIA H100: Der Definitive Cloud-GPU-Vergleich
AMDs MI300X bietet 192GB HBM3-Speicher — mehr als das Doppelte der 80GB der H100 — und fordert NVIDIAs Dominanz bei KI-Beschleunigern heraus. Aber schlägt roher Speicher die Reife des CUDA-Ökosystems?
Spezifikationen im Vergleich
| Merkmal | AMD MI300X | NVIDIA H100 SXM |
|---|---|---|
| Speicher | 192GB HBM3 | 80GB HBM3 |
| Speicherbandbreite | 5,3 TB/s | 3,35 TB/s |
| FP16 | 1.307 TFLOPS | 989 TFLOPS |
| Cloud-Preis | $3.50-$4.50/Std. | $2.89-$3.50/Std. |
Wo die AMD MI300X gewinnt
- 192GB Speicher: Llama 3 405B auf einem einzigen 8-GPU-Knoten ausführen
- 5,3 TB/s Bandbreite: 58% mehr als H100, kritisch für speicherbandbreiten-gebundene Inferenz
- LLM-Inferenzdurchsatz: 21% schneller als H100 für 70B-Modelle
- Kosteneffizienz für große Modelle: Weniger GPUs nötig, gleicht höheren Einzelpreis aus
Wo die NVIDIA H100 gewinnt
- CUDA-Ökosystem: Jahre der Optimierung, breitere Community-Unterstützung
- Verfügbarkeit: H100 bei über 20 Cloud-Anbietern vs MI300X bei ~5
- Trainingsleistung: Ausgereifte NVLink/NVSwitch-Verbindungen für verteiltes Training
- Software-Kompatibilität: Flash Attention, benutzerdefinierte CUDA-Kernel funktionieren nativ
Fazit: Wenn Sie 70B+ Modelle bereitstellen und mit ROCm vertraut sind, bietet die MI300X besseres Preis-Leistungs-Verhältnis. Für alles andere ist die H100 die sicherere und oft günstigere Wahl.
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