AMD Instinct MI300X 192GB
USD 192.863 天 · 1 批 · 1 GPU · 每块 GPU 192 GB
配置 3 天查看完整详情Location GPU / AMD Instinct MI300X 192GB
MI300X：192 GB，助力你的 AMD 实验。
用 IteraGPU 的 MI300X，在单块 AMD 卡上租用 192 GB。当你的配方和依赖都已为 ROCm 准备好时，这是在 ML 实验中值得考虑的容量。
低至 USD 192.863 天 · 1 批 · 1 GPU · 每块 GPU 192 GB
加密货币支付，无需 KYC。需要账户：名字、姓氏、邮箱和密码。无需 KYC 程序，也无需身份证件。
您的租赁3 / 7 / 30 天
AMD Instinct MI300X 192GB
包含 1 块 GPU · 每块 192 GB · HBM3
套餐总计 · 3 天
USD 192.86有 8 张卡可用。
租用此配置- 每批 GPU 数量
- 1
- 每块 GPU 的内存
- 192 Go
- 内存类型
- HBM3
- 可用批次
- 8
选择您的训练活动时长。
价格为整批的美元价；配置器中可选 1 至 10 批。总计为套餐单价乘以批数，不含自动续期。
让 192 GB 服务于为 AMD 准备好的配方
当您希望在单块 GPU 上获得更大显存时，MI300X 是一个候选方案，尤其是当完整峰值能装进这一显存容量、从而把负载保持在单卡上时。对于适配，要计算权重、激活值和训练状态；对于生成式评估，还要加上与上下文和并发请求相关的缓存。
要精确准备好软件路径：适用于 ROCm 的 PyTorch 版本、自定义扩展、注意力机制以及实际支持的量化方法。仅限 CUDA 的依赖可能需要替换，或导致选择 NVIDIA 显卡。在命令中选择某个环境表示的是准备偏好，并不证明您的技术栈已经安装并验证通过。
订单可以直接用加密货币支付，无需预先充值。整个流程无需 KYC 和身份证件，账户仅凭名字、姓氏、邮箱和密码即可创建。
- 已在 ROCm 上验证过的配方：把它的内存峰值与每卡 192 GB 对照。
- 来自 CUDA 的项目：在确定租用时长之前，先找出需要适配的组件。
- AMD/NVIDIA 对比：在解读时长差异之前，保持相同的数据和质量标准。
示例活动 · 7 天
用一周时间在 192 GB 显卡上评估一次适配
一组 MI300X 的预算是 USD 450.00，即一块 192 GB 的 GPU 使用 7 天。先用选定的 ROCm 依赖准备一次最小运行，再围绕输出检查、适配及其评估来组织这轮campaign。在这个日程中预留可能的移植时间和结果导出时间；所选时间段并不保证这些工作能完成。
USD 450.00
7 天 · 1 批 · 1 GPU · 每块 GPU 192 GB
配置此 7 天套餐可根据您的负载进行比较的两个替代方案。
NVIDIA H200 SXM 141GB
USD 640.007 天 · 1 批 · 1 GPU · 每块 GPU 141 GB
如果您的项目依赖 CUDA，并且其完整峰值能装进每块 GPU 141 GB，就值得考虑。此时您是在比较更低的单卡容量与保留 NVIDIA 软件路径的可能性。
配置 7 天查看完整详情2 × NVIDIA B200 SXM
USD 2,071.007 天 · 1 批 · 2 GPU · 每块 GPU 180 GB
适合您知道如何拆分到多块 GPU 上的项目：一组 B200 包含两块各 180 GB 的显卡。这不是一个 360 GB 的统一空间；该选项意味着负载的组织方式不同。
配置 7 天查看完整详情直接用加密货币支付您的租用费用。
直接支付，无需预先充值，例如使用 Bitcoin 上的 BTC 或 Tron 上的 USDT。 需要账户：名字、姓氏、邮箱和密码。无需 KYC 程序，也无需身份证件。
查看资产、网络和支付条件选择您的租赁方案：实用的解答。
MI300X 是使用 ROCm 适配模型的好候选吗？
当一套兼容 AMD/ROCm 的适配配方需要在单卡上拥有大容量显存时，IteraGPU 的 MI300X 值得考虑。请具体核实您的项目所用的 PyTorch、注意力扩展和量化。所提供的硬件并不保证这些软件已经安装或已经一起验证通过。
在 IteraGPU 租用 MI300X 要多少钱？
一组 MI300X 的套餐价格为 3 天 USD 192.86、7 天 USD 450.00 或 30 天 USD 1,590.00。每组包含一块 192 GB 的 GPU。该金额覆盖整个所选时段；因此一组 7 天的项目对应 USD 450.00 的租用费用。
192 GB 能否保证模型保持在单卡上？
MI300X 的容量本身不足以保证这一点。峰值取决于权重及其精度，还取决于激活值、优化器，或按任务而定的生成缓存。只要一次完整执行的占用能装进该容量，负载就可以保持在单卡上；请用您的配方核实这一条件。
什么时候应选择 H200 SXM 而不是 MI300X？
如果您希望保留 CUDA 配方，尤其是当某个关键扩展没有合适的 AMD 替代版本时，可以对比 H200 SXM。IteraGPU 的 H200 SXM 每块 GPU 有 141 GB，而 MI300X 为 192 GB。这一选择的前提是您的负载能装进 141 GB；仅凭显存差异无法对它们的性能进行排序。
您的方案 / 您的测量
准备一场可供比较的训练活动。
把移植当作一次实验来对待
在租用前清点依赖项：PyTorch 版本、自定义算子、注意力库、量化以及可能使用的推理引擎。查阅它们对 ROCm 和 MI300X 的支持情况，以及系统兼容性矩阵。项目使用 PyTorch 并不保证其所有 CUDA 扩展都有 AMD 版本。先从能端到端跑通模型的最小批量开始。
充分利用显存容量，同时别忽略临时状态
192 GB 可以避免在更小配置必须切分模型时进行模型分摊。在优化多卡之间的通信之前，这种简化值得先测试。先计算权重，再测量实际使用的激活值、生成缓存和缓冲区。对于训练，要计入梯度和优化器；对于推理，则要改变上下文长度和并发数。
CUDA/ROCm 对比要从数值一致性开始：相同数据、相同检查点、相同生成参数，并定义数值容差。先检查输出和业务指标，再比较耗时。
何时更适合选择其他配置
如果您的方法依赖某个仅限 CUDA 且难以替换的 kernel，141 GB 的 H200 可以减少适配工作量。反之，已在 ROCm 上验证过的项目则可以利用 MI300X 的容量而无需迁移软件栈。请根据实验的总成本——包括验证所需的小时数和重复次数——来做决定，而不是只看显存。
规划第一个 AMD 周期
预留三天用于验证安装、运行和输出；七天用于与您基准的稳定对比；三十天用于方案固定后的一轮活动。下单时，为您的 ROCm 项目选择“其他环境”并选择时长。准备好依赖文件和对照数据。结算使用加密货币，无需提供身份证件；您的联系方式用于订单跟踪。
在此配置上准备您的首次试用
GPU 规格表描述的是一种能力。这些方法帮助您在自己的工作负载上确定输入、调优和目标校验结果。
您的活动，您的时长。
AMD Instinct MI300X 192GB · USD 192.86 换 3 天 · 1 批 · 1 GPU · 每块 GPU 192 GB。