# MI355X 与 H200 对比：双倍显存，还是久经考验的软件栈？

> MI355X 与 H200 对比：MI355X 每张 GPU 的显存是 H200 的两倍，并原生支持 FP4；H200 则拥有成熟的 Hopper 与 CUDA 软件栈。比较两者各能装下哪些模型、互联方式和每月成本。

来源：https://fullgpu.com/zh/compare/mi355x-vs-h200  
更新日期：2026-10-22  
发布方：FullGPU (https://fullgpu.com/)

**简而言之：** 如果您的软件能在 ROCm 上运行，MI355X 服务器能为您提供双倍显存和更新的精度格式，每月还比 HGX H200 便宜 US$4,000；如果是仅支持 CUDA 的软件栈，或只需一张 GPU，请选择 H200。

## MI355X 与 H200 规格对比

| 规格项 | AMD Instinct MI355X | NVIDIA H200 |
| --- | --- | --- |
| 架构 | CDNA 4 | Hopper |
| 显存 | 288 GB HBM3e | 141 GB HBM3e |
| 显存带宽 | 8 TB/s | 4.8 TB/s |
| FP4 | 10,100 TFLOPS | — |
| FP8 | 5,000 TFLOPS | 1,979 TFLOPS |
| BF16 / FP16 | 2,500 TFLOPS | 989 TFLOPS |
| GPU 互联 | Infinity Fabric | NVLink 4 · 900 GB/s |
| 外形规格 | OAM 模组 · 液冷 | SXM 模组 · HGX H200 |
| 最大功耗 | 1,400 W | 700 W |

## FullGPU 月价

| 配置 | 类型 | 显存 | CPU | 内存 | 存储 | 网络 | 每月价格（美元） | 每 GPU 小时 | 供货情况 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [8× AMD Instinct MI355X](https://fullgpu.com/zh/gpus/amd-mi355x) | 8 卡服务器 | 8 × 288 GB HBM3e | 2× EPYC 9575F · 128 核 | 3 TB DDR5 | 8× 3.84 TB NVMe | 8× 400G RoCE | US$19,900 | US$3.41 | 库存有限，付款后 7 个工作日内交付 |
| [NVIDIA H200](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-h200) | 单卡 | 141 GB HBM3e | 24 vCPU | 240 GB | 2 TB NVMe | 25 Gbps | US$3,090 | US$4.23 | 现货，付款后 1 个工作日内交付 |
| [8× NVIDIA HGX H200](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-h200) | 8 卡服务器 | 8 × 141 GB HBM3e | 2× Xeon 8480+ · 112 核 | 2 TB DDR5 | 8× 3.84 TB NVMe | 8× 400G ConnectX-7 | US$23,900 | US$4.09 | 现货，付款后 3 个工作日内交付 |

每 GPU 小时 = 月价 ÷ GPU 数量 ÷ 730 小时，仅用于与按小时计费的方案对比：所有套餐均按固定月价计费。

## 以下情况选择 MI355X：

- 一个模型实例需要每张 GPU 超过 141 GB 显存。
- 您希望一台服务器就拥有 2,304 GB HBM3e，每月 US$19,900。
- 您希望以原生低精度运算部署 FP4 或 FP6 模型。
- 您的软件栈基于 PyTorch 或 vLLM，两者都支持 ROCm。

## 以下情况选择 H200：

- 一张 GPU 就够用：单卡 H200 每月 US$3,090。
- 您的代码依赖仅支持 CUDA 的库或自定义 CUDA 内核。
- 您的训练和推理方案已针对 Hopper 调优，不想做任何移植工作。

## 概览

在 MI355X 与 H200 之间做选择，是在硬件与使用习惯之间权衡。AMD 的 Instinct MI355X 每张 GPU 配备 288 GB HBM3e，约为 H200（141 GB）的两倍；显存带宽 8 TB/s，而 H200 为 4.8 TB/s；并在硬件上支持 FP6 和 FP4。NVIDIA 的 H200 沿用 H100 的 Hopper 架构，但换用了更大、更快的 HBM3e，并运行大多数 AI 代码所针对的 CUDA 软件栈。这两款我们都出租，因此本页只讨论您在下单前就能核实的内容：显存、格式、互联、价格和移植工作量。

## MI355X 与 H200 一览

纸面上，MI355X 在每一项硬件指标上都领先。AMD 标称 MI355X 的 FP8 稠密算力为 5.0 PFLOPS，约为 NVIDIA 为 H200 标称的 1,979 TFLOPS 的 2.5 倍。它的显存也约为 H200 的两倍，带宽约为 1.7 倍。H200 的优势在别处：CUDA 兼容性、Hopper 在业内多年的生产环境使用经验，以及单卡套餐。

价格同样对 MI355X 有利。我们的 8× MI355X 服务器每月 US$19,900，HGX H200 服务器每月 US$23,900：便宜 US$4,000，显存却翻了一倍。如果您的软件能在 ROCm 上运行，MI355X 是更强的服务器；如果不能，它的硬件优势对您毫无用处。

## 显存：每张 GPU 288 GB 对比 141 GB

容量决定一个模型需要几张 GPU，以及还剩多少空间留给 KV 缓存。权重每个参数大约占 2 字节（BF16）、1 字节（FP8）或 0.5 字节（FP4）；另需为 KV 缓存、激活值和运行开销预留 10–30%。下表只计算权重。

| 模型与精度 | 权重（约） | 所需 H200 数量 | 所需 MI355X 数量 |
| --- | --- | --- | --- |
| 70B 稠密模型，FP8 | 70 GB | 1 张 | 1 张 |
| 70B 稠密模型，BF16 | 140 GB | 1 张但毫无余量，实际需要 2 张 | 1 张 |
| 405B 稠密模型，FP8 | 405 GB | 3 张 | 2 张 |
| 405B 稠密模型，BF16 | 810 GB | 6 张 | 3 张 |
| 671B 混合专家（MoE）模型，FP8 | 671 GB | 5 张 | 3 张 |
| 671B 混合专家（MoE）模型，BF16 | 1,342 GB | 10 张，超出一台 8 卡服务器 | 5 张 |

最后两行的差别最为明显。DeepSeek-V3 是一个 671B 的混合专家模型，发布时采用 FP8 权重。两台 8 卡服务器都能装下这些权重，但 MI355X 服务器能为 KV 缓存留出约 1.6 TB，而 HGX H200 只有约 450 GB。在 BF16 精度下，只有 MI355X 服务器装得下这个模型，还能剩下约 960 GB。我们的 [DeepSeek 硬件指南](https://fullgpu.com/zh/blog/deepseek-hardware-requirements)详细分析了这一案例。

在单张 GPU 上，长上下文也显示出同样的差距。以采用分组查询注意力（GQA）的 70B 级模型为例（80 层，8 个 KV 头，与 Llama 3 70B 相同），在 FP8 精度下，每个 token 的 KV 缓存约需 0.16 MB，因此一个 128K token 的上下文约占 21 GB。加载 FP8 权重后，H200 约剩 70 GB：可同时容纳约三个完整长度的上下文。MI355X 约剩 218 GB：约可容纳十个，这还未计入运行开销。

## 算力与精度格式

AMD 标称 MI355X 的 BF16 稠密算力为 2.5 PFLOPS，FP8 稠密算力为 5.0 PFLOPS。NVIDIA 标称 H200 在这两种格式下分别为 989 和 1,979 TFLOPS，与 H100 的数字相同，因为两者采用相同的 Hopper 计算单元。约 2.5 倍的峰值算力差距是代际差距，而不是调优带来的差异。但峰值数字终究不等于实际吞吐量：您的内核和库决定了您能用上其中多少。

在低精度上，差距更大。Hopper 支持的最低精度浮点张量格式是 FP8。AMD 的 CDNA 4 新增了 MXFP6 和 MXFP4，这两种微缩放格式经由开放计算项目（OCP）标准化，AMD 标称 MXFP4 算力为 10.1 PFLOPS。在 H200 上，您仍可以借助 AWQ 或 GPTQ 等仅权重量化方法部署 4 位权重，但矩阵运算仍以更高的精度执行：显存占用下降了，算力却没有提升。在 MI355X 上，只要您的框架支持，4 位和 6 位模型就能原生执行运算。我们的 [AMD MI355X 用于 AI 详解](https://fullgpu.com/zh/blog/amd-mi355x-for-ai)有更深入的介绍。

## 显存带宽与互联

每生成一个 token，都要从显存中读取参与计算的权重和 KV 缓存，因此在小批大小下，带宽往往决定交互式推理服务的速度。AMD 标称 MI355X 为 8 TB/s，NVIDIA 标称 H200 为 4.8 TB/s：对于两者都装得下的模型，MI355X 传输这些数据的速度约为 H200 的 1.7 倍。

在服务器内部，HGX H200 通过 NVLink 交换机连接每张 GPU，每张 GPU 拥有 900 GB/s 的 NVLink 4 带宽，因此任意两张 GPU 之间都能以 NVLink 全速通信。MI355X 采用 Infinity Fabric 直连网状互联：AMD 标称每张 GPU 有 7 条 153.6 GB/s 的链路，分别连接每个对端，合计约 1.08 TB/s。包括 all-reduce 在内的集合通信会分散到每一条链路上；两张特定 GPU 之间的传输则只使用连接它们的那一条链路。对于大量使用张量并行的训练，请对两者都做性能分析。对于推理，MI355X 的大容量往往意味着可以把模型拆分到更少的 GPU 上，从源头上减少通信。

在服务器之间，两者都有 8 个 400G 网络端口：HGX H200 上是 ConnectX-7，MI355X 上是 RoCE。您的服务器之间可应要求配置[私有网络](https://fullgpu.com/zh/products/private-networking)。

## 月成本：US$19,900 对比 US$23,900

我们的 8× MI355X 服务器约合每 GPU 小时 US$3.41，HGX H200 约合 US$4.09。按每 GB 显存计算，分别约为每月 US$8.64 和 US$21.19：在 MI355X 上，每美元能买到的显存约为 HGX H200 的 2.5 倍。

H200 胜在配置粒度。单张 H200 每月 US$3,090，能装下 FP8 精度的 70B 模型，还为 KV 缓存留有空间。如果一张 GPU 就能满足您的工作负载，就没有可与之比较的 MI355X 套餐，因为我们只以完整的 8 卡服务器形式出租 MI355X。两到三个单卡 H200 套餐每月也不超过 US$10,000，不过它们是相互独立的虚拟机，适合相互独立的任务，而不适合把一个模型拆分到多张 GPU 上。

MI355X 库存有限，承诺交付日期会在付款前显示。拥有运行中的服务器后，您可以提交工单，咨询 6 到 12 个月的长期价格或多台服务器的批量价格。您可以在 [GPU 成本计算器](https://fullgpu.com/zh/tools/gpu-cost-calculator)中估算自己的总费用。

## 软件：Hopper 软件栈与 ROCm 对比

H200 运行的软件与 H100 相同：同样的 CUDA 版本、同样的内核、同样的容器镜像。如果您的训练或推理软件栈如今能在 Hopper 上运行，那么它在 H200 上也能运行，显存更大，而且无需移植。在截止日期临近时，这种可预期性具有实实在在的价值。

MI355X 运行 ROCm。PyTorch 和 vLLM 都支持 ROCm，我们的 ROCm 镜像为您提供了现成的基础环境。阻力来自自定义 CUDA 内核（需要移植到 HIP），以及 TensorRT-LLM 等 NVIDIA 专属工具（没有 AMD 版本）。请先排查您的依赖项，然后用真实工作负载运行一个月：最短期限为一个月，任何月份均可免费取消。我们的 [ROCm 文档](https://fullgpu.com/zh/docs/amd-rocm)介绍了配置方法。

## 如何选择

- **单卡，FP8 精度的 70B 或更小的模型：**单张 H200，每月 US$3,090。
- **8 卡，软件栈兼容 ROCm：**MI355X 服务器，每月 US$19,900，显存更大、带宽更高，并原生支持 FP4。
- **8 卡，依赖项仅支持 CUDA：**HGX H200，每月 US$23,900；如果还需要 FP4，可选择 Blackwell 服务器（参见 [H200 与 B200 对比](https://fullgpu.com/zh/compare/h200-vs-b200)）。
- **不确定软件栈能否移植：**先在 MI355X 上测试一个月，再决定是否签订更长的租期。

## 常见问题

### MI355X 比 H200 更好吗？

就硬件而言，是的：每张 GPU 的显存是 H200 的两倍，显存带宽约为 1.7 倍，厂商公布的 FP8 和 BF16 峰值算力约为 2.5 倍。当您的代码依赖仅支持 CUDA 的组件时，H200 是更稳妥的选择，因为它无需任何改动就能运行 Hopper 软件栈。

### 70B 模型能在单张 H200 上运行吗？

在 FP8 精度下可以，权重约占 70 GB，还能为 KV 缓存留出约 70 GB。在 BF16 精度下，仅权重就约占 140 GB，因此您需要两张 H200，或一张显存更大的 GPU，例如 MI355X 或 B200。

### H200 支持 FP4 吗？

不原生支持，因为 Hopper 支持的最低精度浮点张量格式是 FP8。您可以通过仅权重量化以 4 位存储权重，但运算仍以更高的精度执行；而 MI355X 在硬件上支持 MXFP4 和 MXFP6。

### 从 H200 迁移到 MI355X 需要修改代码吗？

对于 PyTorch 或 vLLM 代码，通常不需要，因为两者都支持 ROCm，而且 PyTorch 在 AMD GPU 上保留了 torch.cuda 设备接口。自定义 CUDA 内核需要移植到 HIP，TensorRT-LLM 等 NVIDIA 专属工具则需要替换。

### 哪款更适合 DeepSeek 级模型？

671B 混合专家模型在 FP8 精度下约占 671 GB。两台 8 卡服务器都能装下，但 MI355X 服务器能为 KV 缓存留出约 1.6 TB，而 HGX H200 只有约 450 GB；并且只有 MI355X 服务器能装下它的 BF16 版本。

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