AMD Instinct MI250 VS NVIDIA A100 80GB
AMDのInstinct MI250 (CDNA 2) とNVIDIAのA100 80GB (Ampere) の直接比較。異なるベンダーとアーキテクチャ間のトレードオフを理解できます。
📊 詳細スペック比較
| スペック | Instinct MI250 | A100 80GB | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | CDNA 2 | Ampere | - |
| プロセスノード | 6nm | 7nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | OAM | SXM4 / PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 128GB | 80GB | +60% |
| メモリタイプ | HBM2e | HBM2e | - |
| メモリ帯域幅 | 3.2 TB/s | 2.0 TB/s | +57% |
| メモリバス | 8192-bit | 5120-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| ストリームプロセッサ | 13,312 | N/A | - |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 45.3 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | +132% |
| FP16（半精度） | N/A | 312 TFLOPS | |
| TF32（テンソル浮動小数点） | N/A | 156 TFLOPS | |
| FP64（倍精度） | 45.3 TFLOPS | 9.7 TFLOPS | +367% |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 500W | 400W | +25% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | 利用不可 | NVLink 3.0 (600 GB/s) | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
NVIDIA A100 80GB
大規模言語モデルの学習には、より大きなVRAM容量とメモリ帯域幅が重要です。Instinct MI250は128GBを提供し、A100 80GBの80GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA A100 80GB
推論ワークロードでは、ワットあたりの性能が最も重要です。FP16/INT8スループットと消費電力のバランスを考慮してください。
予算重視の選択
NVIDIA A100 80GB
現在のクラウド価格に基づくと、A100 80GBの方が時間単価が安くなっています。
AMD Instinct MI250の最適な用途：
- ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)
- Matrix math workloads
- CUDA native apps
NVIDIA A100 80GBの最適な用途：
- AIモデルトレーニング
- 科学計算
- 最新FP8精度ワークロード
よくある質問
AI学習に適しているのはInstinct MI250とA100 80GBのどちらですか？
AI学習では、VRAM容量、メモリ帯域幅、Tensorコア性能が重要な要素です。Instinct MI250はHBM2eメモリ128GB（帯域幅3.2 TB/s）を搭載し、A100 80GBはHBM2eメモリ80GB（帯域幅2.0 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI250の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのInstinct MI250とA100 80GBの価格差は？
当社のデータによると、Instinct MI250は$5.20/時間から、A100 80GBは$0.40/時間からです。価格差は約1200%です。
Instinct MI250の代わりにA100 80GBを使用できますか？
要件によります。モデルが80GBのVRAMに収まり、Instinct MI250の追加スループットが不要であれば、A100 80GBはコスト効率の良い選択肢です。ただし、最大メモリ容量やマルチGPUスケーリングが必要なワークロードには、Instinct MI250のアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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