MI300X KiralamaAMD Instinct MI300X — Türkiye

MI300X Teknik Özellikler

Alıntılanabilir spec özeti — AMD Instinct MI300X bulut kiralama düğümü.

Marka

AMD

Model

AMD Instinct MI300X

Mimari

CDNA 3

VRAM

192 GB HBM3

Bellek bant genişliği

5.3 TB/s

Performans

1.3 PFLOPS (FP16)

Form faktör

OAM / data center

AMD Instinct MI300X Hakkında

AMD Instinct MI300X, 192 GB HBM3 ve yüksek bellek bant genişliğiyle tek GPU'da en geniş VRAM sunan veri merkezi seçeneklerimizdendir. 70B–100B+ modellerin quantize etmeden veya daha az parçalayarak inference'ı için bellek darboğazını azaltır; CDNA 3 mimarisi ROCm yazılım yığını üzerinde çalışır.

MI300X CUDA ile çalışmaz. PyTorch ROCm build'leri, Hugging Face Transformers ve vLLM'in ROCm destekli sürümleri hazır Docker ortamında gelir; TensorRT, cuDNN veya yalnızca NVIDIA binary'lerine bağlı araçlar bu kartta çalışmaz. CUDA-only pipeline'ınız varsa H100, H200 veya A100 doğru seçimdir — migration maliyeti varsa dürüstçe NVIDIA tarafını öneririz.

Türkiye'de MI300X kiralama; fintech, savunma AR-GE ve büyük model serving'de yüksek VRAM ihtiyacı olan, ROCm veya framework-agnostik (PyTorch) ekiplere yöneliktir. Saatlik/aylık planlarla donanım yatırımı olmadan denenir; ücret teklifle belirlenir, sabit fiyat listelenmez.

Kullanım Alanları

MI300X kiralama ile en sık çalıştırılan iş yükleri.

• 01büyük LLM inference
• 02yüksek VRAM deployment
• 03multi-modal serving
• 04ROCm tabanlı eğitim/HPC
• 05CUDA alternatifi kurumsal AI

Teknik Avantajlar

• 192 GB HBM3 — filo tavanı tek-GPU VRAM
• ROCm 6.x ile PyTorch, Hugging Face, vLLM
• CUDA drop-in değildir — stack uyumu önceden doğrulanır
• Tek GPU'da 100B+ sınıfı tam precision inference alanı

MI300X Karşılaştırma Notu

H100'e göre ~2.4× VRAM (192 vs 80 GB); H200'ün 141 GB'ını da aşar. Avantaj bellek yoğun inference'dadır — yazılım ekosistemi CUDA değil ROCm'dir. CUDA-only, TensorRT veya NVLink eğitim cluster ihtiyacında H100/H200 tercih edilir.

• MI300X vs H100 — MI300X 192 GB HBM3 ile tek GPU inference VRAM'inde öne çıkar; H100 CUDA ekosistemi ve eğitim throughput'unda güçlüdür. Devasa tek-GPU VRAM → MI300X · CUDA eğitim → H100 H100 kiralama

Neden Bizden Kiralamalısınız?

• 192 GB HBM3 — filo tavanı tek-GPU VRAM
• ROCm 6.x: PyTorch, Hugging Face, vLLM hazır Docker
• 100B+ sınıfı tam precision inference için bellek alanı
• CUDA-only stack'te dürüst NVIDIA yönlendirmesi

Sık Sorulan Sorular

İlgili GPU Modelleri

Aynı filodan alternatif düğümler — iş yükünüze göre karşılaştırın.

• NVIDIAH200141 GB HBM3e · Hopper100B+ parametreli modeller, bellek yoğun LLM eğitimi, kurumsal AI laboratuvarları ve süper bilgisayar iş yükleri→
• NVIDIAH10080 GB HBM3 · Hopper100B+ parametreli modeller ve kurumsal AI projeleri→
• NVIDIAA10080 GB HBM2e · Ampere7B–70B model eğitimi, MIG paylaşımlı production ve akademik AR-GE ekipleri→