对比维度	AMD	英伟达
硬件架构	采用 CDNA 3 架构（如 MI300X），混合 5nm+6nm 工艺，1530 亿晶体管；配备 192GB HBM3 内存，带宽 5.2TB/s；新增 AI Tensor Engine（AITER）提升推理性能。	基于 Hopper/Ada Lovelace 架构（如 H100），支持第四代 NVLink 和第三代 NVSwitch；集成 Tensor Cores，原生支持 FP8 数据类型，显存带宽高达 4.8TB/s（H100 SXM5）。
软件生态	依赖 ROCm 开源框架，对 PyTorch、TensorFlow 支持逐步完善；通过 SGLang 框架优化推理性能，但企业级解决方案较少。	拥有 CUDA、cuDNN、TensorRT 完整栈，支持所有主流深度学习框架；MLPerf 测试中软件优化使性能提升显著，如 CUDA Graphs 降低 CPU 开销。
性能表现	MI300X 在 Llama 3 70B 训练中宣称比 H100 快 1.6 倍，推理性能最高提升 5 倍（ROCm 优化下）；Radeon AI PRO R9700 在开源模型推理中可达 RTX 5080 的近 5 倍。	H100 在 MLPerf Training v4.0 中以 11,616 GPU 实现 GPT-3 175B 训练仅需 3.4 分钟，比 A100 快 4.6 倍；Llama 3 70B 微调单节点 8×H100 仅需 28 分钟。
硬件加速	主要依赖通用计算单元，MI300 系列新增 AITER 单元，FP8 理论性能达 5,229.8 TFLOPS（启用稀疏性）。	专用 Tensor Cores 支持 FP8/BF16 混合精度，H100 FP8 峰值性能 3,957.8 TFLOPS（启用稀疏性），智能功率分配提升 Tensor Core 利用率。
市场定位与价格	主打性价比，MI300X 面向大规模 AI 训练，Radeon AI PRO R9700 售价约 8,299-9,299 元，适合预算有限场景。	高端企业级市场主导，H100 用于超算和数据中心，RTX 5080 售价约 9,299 元，适合对性能要求严苛的商业场景。

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