AMD Instinct MI300X VS NVIDIA H100 SXM
**Instinct MI300X** と **H100 SXM** のどちらを選ぶかは、特定のAIワークロードの要件によって異なります。**Instinct MI300X** はメモリ容量と演算能力の両方でリードしており、ハイエンドな大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに非常に強力な選択肢となります。現在、これらのGPUは 52 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.95/時** および **$0.73/時** からレンタル可能です。
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 & メモリ帯域幅 | |||
| 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% |
| メモリバス幅 | 8192-bit | 5120-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | N/A | 16,896 | |
| Tensorコア | N/A | 528 | |
| ストリームプロセッサ | 19,456 | N/A | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 163.4 TFLOPS | 67 TFLOPS | +144% |
| FP16（半精度） | 1,307.4 TFLOPS | 1,979 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% |
| INT8 (整数精度) | 2,614.9 TOPS | 3,958 TOPS | -34% |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 750W | 700W | +7% |
| PCIe インターフェース | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| GPU間相互接続 | なし | 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。
テクニカルディープダイブ: Instinct MI300X vs H100 SXM
AMD CDNA 3 と NVIDIA Hopper の直接対決です。**Instinct MI300X** は **112GB という大幅なVRAMのアドバンテージ**を持っており、これは大規模なデータセットや言語モデルのトレーニングにおいて不可欠です。コスト面では、**H100 SXM** が現在1時間あたり約 **23% 安く**、予算重視のプロジェクトにおいてより高い価値を提供しています。
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$0.95/時間から、H100 SXMは$0.73/時間からです。価格差は約30%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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