face-à-face · GPU LLM

Instinct MI300X vs RTX 5000 Ada

Quel GPU pour faire tourner quel modèle en local. Comparatif sur VRAM, bande passante mémoire, consommation, et les modèles populaires que chacun peut charger en Q4 single-GPU.

192 GB
VRAM Instinct MI300X
32 GB
VRAM RTX 5000 Ada
5300 GB/s
BW Instinct MI300X
576 GB/s
BW RTX 5000 Ada
▲ Specs côte à côte

Les chiffres bruts.

AMD · Instinct CDNA 3+ · datacenter

Instinct MI300X

  • VRAM192 GB
  • Bande passante mémoire5300 GB/s
  • TDP nominal750 W
  • Catégoriedatacenter
  • Mémoire unifiéenon
→ Fiche Instinct MI300X
NVIDIA · RTX Ada · pro

RTX 5000 Ada

  • VRAM32 GB
  • Bande passante mémoire576 GB/s
  • TDP nominal250 W
  • Catégoriepro
  • Mémoire unifiéenon
→ Fiche RTX 5000 Ada
▲ Modèles compatibles en Q4 single-GPU

Qui peut faire tourner quoi.

Liste des modèles populaires (Llama 70B, Qwen 72B, Mistral Large…) qui passent en VRAM single-GPU en quantization Q4. Pour les multi-GPU ou les quants moins agressifs, ouvrir le calculateur.

★ = exclusivité (ne tourne pas sur l'autre GPU en single-GPU Q4)

▲ Verdict

Ce que les chiffres disent.

Instinct MI300X a 160 GB de VRAM en plus, ce qui débloque 3 modèles au-dessus du seuil 32 GB. Côté débit, Instinct MI300X a 5300 GB/s contre 576 GB/s pour RTX 5000 Ada — soit ~820% plus de tok/s en inférence quantization-bound. Consommation : Instinct MI300X 750 W vs RTX 5000 Ada 250 W — écart significatif pour le coût énergétique long terme.

Choisir Instinct MI300X

Tu vises du serveur 24/7, multi-tenant, avec FP8 / sparsity hardware et NVLink à pleine vitesse.

→ Fiche Instinct MI300X
Choisir RTX 5000 Ada

Tu veux un meilleur rapport perf/€, ou tu en mets plusieurs dans ton rig pour scaler.

→ Fiche RTX 5000 Ada

Affiner avec ton vrai use case ?

Le calculateur estime tok/s, €/Mtok et break-even cloud pour ces GPUs avec le modèle de ton choix.