Instinct MI300X
AMD · CDNA 3 · 192 GB · 5.300 GB/s
AMDs Antwort auf die H100, und zwar über den Speicher: 192 GB statt 80 GB auf einer Karte. Genau darin liegt der Vorteil bei großen Modellen — was auf einen Knoten passt, muss nicht über Knoten kommunizieren. Softwareseitig braucht es Bereitschaft, sich auf ROCm einzulassen.
Technische Daten
| Grafikspeicher | 192 GB HBM3 |
|---|---|
| Speicherbandbreite | 5.300 GB/s |
| Leistungsaufnahme | 750 W |
| Architektur | CDNA 3 |
| Marktstart | 2023 Q4 |
Welche Modelle laufen auf der Instinct MI300X?
Geschätzter Speicherbedarf offener Sprachmodelle in 16 Bit (BF16), 8 Bit (FP8) und 4 Bit (INT4), gemessen an 192 GB je Karte. Gezeigt werden die 12 größten Modelle, die noch passen — und was sie dabei an Geschwindigkeit liefern.
| Modell | Parameter | 16-Bit | 8-Bit | 4-Bit |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro DeepSeek | 1598,8 Mrd. 49,0 Mrd. aktiv | nicht veröffentlicht | nicht veröffentlicht | 799 GB 5× · 161 GB frei ~162 tok/s |
| Kimi K2 Thinking Moonshot AI | 1058,1 Mrd. 32,0 Mrd. aktiv | zu groß | 1.058 GB 7× · 286 GB frei ~124 tok/s | 529 GB 4× · 239 GB frei >248 tok/s |
| DeepSeek V3.2 DeepSeek | 685,4 Mrd. 37,0 Mrd. aktiv | nicht veröffentlicht | 685 GB 4× · 83 GB frei ~107 tok/s | 343 GB 2× · 41 GB frei >215 tok/s |
| DeepSeek R1 DeepSeek | 684,5 Mrd. 37,0 Mrd. aktiv | nicht veröffentlicht | 685 GB 4× · 84 GB frei ~107 tok/s | 342 GB 2× · 42 GB frei >215 tok/s |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 304,2 Mrd. 13,0 Mrd. aktiv | nicht veröffentlicht | nicht veröffentlicht | 152 GB 1× · 40 GB frei >612 tok/s |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235,1 Mrd. 22,0 Mrd. aktiv | 470 GB 3× · 106 GB frei ~90,3 tok/s | 235 GB 2× · 149 GB frei ~181 tok/s | 118 GB 1× · 74 GB frei >361 tok/s |
| MiniMax M2.7 MiniMax | 228,7 Mrd. 10,0 Mrd. aktiv | nicht veröffentlicht | 229 GB 2× · 155 GB frei >398 tok/s | 114 GB 1× · 78 GB frei >795 tok/s |
| Mistral Large 2411 Mistral AI | 122,6 Mrd. | 245 GB 2× · 139 GB frei ~16,2 tok/s | 123 GB 1× · 69 GB frei ~32,4 tok/s | 61 GB 1× · 131 GB frei ~64,8 tok/s |
| gpt-oss-120b OpenAI | 116,8 Mrd. 5,1 Mrd. aktiv | 234 GB 2× · 150 GB frei >390 tok/s | 117 GB 1× · 75 GB frei >779 tok/s | 58 GB 1× · 134 GB frei >1.559 tok/s |
| Qwen3-Next 80B-A3B Alibaba | 81,3 Mrd. 3,0 Mrd. aktiv | 163 GB 1× · 29 GB frei >663 tok/s | 81 GB 1× · 111 GB frei >1.325 tok/s | 41 GB 1× · 151 GB frei >2.650 tok/s |
| Llama 3.1 70B Meta | 70,6 Mrd. | 141 GB 1× · 51 GB frei ~28,2 tok/s | 71 GB 1× · 121 GB frei ~56,3 tok/s | 35 GB 1× · 157 GB frei ~113 tok/s |
| Hermes 4.3 36B Nous Research | 36,2 Mrd. | 72 GB 1× · 120 GB frei ~54,9 tok/s | 36 GB 1× · 156 GB frei ~110 tok/s | 18 GB 1× · 174 GB frei >220 tok/s |
Näherung, keine Messung. Parameterzahlen stammen aus den Safetensors-Metadaten der jeweiligen
HuggingFace-Repositories, nicht aus gerundeten Angaben der Modellkarten. „nicht veröffentlicht"
heißt, dass es diese Präzision als offizielles Release nicht gibt — DeepSeek V4 etwa liefert die
Experten ab Werk in vier Bit aus, eine BF16-Fassung existiert nicht.
Für die Kartenzahl werden 90 % des Speichers als nutzbar
angesetzt; der Rest deckt KV-Cache, Aktivierungen und Treiberkontext ab. Real gemessene
GGUF-Dateien liegen wegen der Blockskalen etwas über den hier gerechneten Größen.
Die Tokenrate ist eine Obergrenze aus Bandbreite ÷ (aktive Parameter × Bytes je Gewicht) bei
75 % Bandbreiteneffizienz. Ab etwa 200 Tokens
pro Sekunde ist die Bandbreite im Einzelbetrieb nicht mehr der bindende Engpass — solche Werte
sind als Durchsatzreserve für parallele Anfragen zu lesen, nicht als Antworttempo für einen
einzelnen Nutzer. Deshalb stehen sie mit „>“ statt „~“.
Die vollständige Herleitung steht unter große Modelle lokal betreiben.
Ähnliche Karten
- B200 192 GB · 8.000 GB/s
- H200 SXM 141 GB · 4.800 GB/s
- Apple M4 Max (128 GB) 128 GB · 546 GB/s
Häufige Fragen
- Wie viel VRAM hat die Instinct MI300X?
- 192 GB HBM3 bei 5.300 GB/s Speicherbandbreite. Der Speicher ist fest auf der Karte und lässt sich nicht erweitern.
- Welches ist das größte Modell, das auf eine einzelne Instinct MI300X passt?
- DeepSeek V4 Flash mit 304,2 Milliarden Parametern passt in der kleinsten sinnvollen Quantisierung noch auf eine Karte. Größere Modelle brauchen mehrere Karten oder Auslagerung in den Arbeitsspeicher.
- Wie werden die Tokens pro Sekunde hier berechnet?
- Aus der Speicherbandbreite geteilt durch die Datenmenge, die pro Token gelesen werden muss. Diese Datenmenge sind die aktiven Parameter mal den Bytes je Gewicht. Angesetzt werden 75 Prozent der theoretischen Spitzenbandbreite. Das Ergebnis ist eine Obergrenze, kein Messwert.
- Zählen bei mehreren Karten die Speicher zusammen?
- Für die Frage, ob ein Modell hineinpasst, ja: Die Gewichte lassen sich über mehrere Karten verteilen. Für die Geschwindigkeit gilt das nur eingeschränkt, weil die Kommunikation zwischen den Karten Zeit kostet. Die Werte in der Tabelle sind deshalb bei Mehrkarten-Aufbauten optimistischer als die Praxis.
Ob ein Modell in deinen Arbeitsspeicher passt, rechnet der Hardware-Rechner aus. Wie schnell es dort wäre, der Geschwindigkeits-Rechner unter große Modelle lokal betreiben. Und welcher Weg für dein Budget der richtige ist, steht im Hardware-Guide. Zurück zur Übersicht aller Karten.