AMD Instinct MI300X
Carte de classe entreprise, le GPU AMD Instinct MI300X repose sur l'architecture CDNA 3 et dispose de 192 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 5 200 GB/s et un TDP de 750 W. Il offre 163,4 TFLOPS de performances FP32 et 1 307 TFLOPS de performances tensorielles FP16. Actuellement disponible chez 3 fournisseurs à partir de 1,50 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 2,45 €/GPU/heure sur 6 configurations.
Caractéristiques matérielles
Identiques chez tous les fournisseurs
Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs
3 offres chez 3 fournisseurs
Triées par prix croissant. Comparez les configurations côte à côte.
| Fournisseur | Nombre | vCPU | RAM | Région | Par heure de GPU | Total/h | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | — | — | -- | 2,096 € | 2,10 € | Lancer | |
TensorWaveLe moins cher | ×1 | — | — | 1,500 € | 1,50 € | Lancer | |
Jusqu'à438 €de crédit | ×1 | — | — | -- | 2,096 € | 2,10 € | Lancer |
Jusqu'à1 €de crédit | ×8 | 128 | 1,5 TB | À partir de2,432 € -0,4 % 30 j | À partir de19,46 € | Lancer |
LLM qui tiennent sur le GPU AMD Instinct MI300X
VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 192 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.
| Modèle | Paramètres | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro DeepSeek | 1,6T 49B actifs | — Non publié | — Non publié | 1 038 GB 8× · 498 GB libres |
| Kimi K2.5 Moonshot AI | 1T 32B actifs | — Non publié | — Non publié | 714 GB 4× · 54 GB libres |
| GLM-5.2 Z.ai | 753B | 1 808 GB Juste sur 8× · 1 % de marge | 994 GB 8× · 542 GB libres | 579 GB 4× · 189 GB libres |
| DeepSeek R1 DeepSeek | 671B 37B actifs | — Non publié | 826 GB 8× · 710 GB libres ou 4× · 11 % de marge | 481 GB 4× · 287 GB libres |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284B | — Non publié | — Non publié | 192 GB Tient tout juste sur 1× |
| Solar Open2 250B Upstage | 250B 15B actifs | 601 GB 4× · 167 GB libres | 330 GB 2× · 54 GB libres | 192 GB 2× · 192 GB libres ou 1× · 19 % de marge |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235B 22B actifs | 564 GB 4× · 204 GB libres | 310 GB 2× · 74 GB libres | 181 GB 1× · 11 GB libres |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118B 8B actifs | 282 GB 2× · 102 GB libres | 155 GB 1× · 37 GB libres | 90 GB 1× · 102 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117B 5,1B actifs | — Non publié | — Non publié | 78 GB 1× · 114 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB 1× · 106 GB libres | 47 GB 1× · 145 GB libres | 28 GB 1× · 164 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB 1× · 113 GB libres | 43 GB 1× · 149 GB libres | 25 GB 1× · 167 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB 1× · 117 GB libres | 41 GB 1× · 151 GB libres | 24 GB 1× · 168 GB libres |
Estimations : poids du modèle plus 20 % pour le cache KV et le surcoût du runtime, avec des contextes courts. Les contextes longs et les lots importants demandent davantage. Les lignes marquées « juste » contiennent les poids, mais pas toute cette marge. Une valeur ×N correspond à la VRAM totale de N de ces GPU et ne préjuge en rien du débit de l'interconnexion. Notre méthode d'estimation · Partir plutôt d'un modèle
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