MI300X vs H100：DeepSeek 部署在哪个 GPU 上性价比最高？

随着大模型部署和推理变得越来越普及，开发者和企业对 GPU 的选择也越来越挑剔。特别是像 DeepSeek 这样的开源模型家族，从轻量级的 6.7B，到动辄上百亿甚至数百亿参数的超大模型，背后对算力和显存的要求各不相同。

最近，一则重磅消息在AI圈引起了轩然大波：连AI巨头OpenAI也在探索并计划使用AMD Instinct MI300x GPU！ 这无疑是对AMD这款高性能GPU的巨大认可，也预示着它将在AI算力领域扮演越来越重要的角色。过去我们经常会围绕H100等NVIDIA GPU来分析它们适合什么AI 业务场景。而现在我们也要考虑考虑AMD这个性价比更好的选项。

如果你正打算在云端部署 DeepSeek 模型，那么一个绕不开的问题就是：到底是用 AMD 的 MI300X，还是 NVIDIA 的 H100？

​ 这两款顶级 GPU 均可在 DigitalOcean 云平台租用，并有明确的价格标准。在 DigitalOcean 上，MI300X 的按小时价格为 $1.99（年合约价低至 $1.49），而 H100 则是 $3.39（年合约价可低至 $1.99），且都提供单卡和 8 卡型号。虽然 DigitalOcean 的 MI300X 看起来价格更低，但部署模型需要综合考虑性价比 ​。

我们接下来就从 DeepSeek 不同版本的实际资源需求出发，结合这两款 GPU 的性能和定价，来分析一下在哪些使用场景下选择 MI300X 更划算，而哪些情况下用 H100 更值得。

MI300X vs H100：显存与算力的博弈

先简单了解一下这两款卡的硬件规格。MI300X 搭载了 192GB 的 HBM3 显存，内存带宽高达 5.3 TB/s。这一点对大