NVIDIA A10 VS NVIDIA T4
NVIDIAのAmpereベースのA10とTuringベースのT4を比較。この世代間比較で、重要なアーキテクチャの改善が明らかになります。
📊 詳細スペック比較
| スペック | A10 | T4 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Ampere | Turing | - |
| プロセスノード | 8nm | 12nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | Single-slot PCIe | Single-slot PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 24GB | 16GB | +50% |
| メモリタイプ | GDDR6 | GDDR6 | - |
| メモリ帯域幅 | 600 GB/s | 320 GB/s | +88% |
| メモリバス | 384-bit | 256-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 9,216 | 2,560 | +260% |
| Tensorコア | 288 | 320 | -10% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 31.2 TFLOPS | 8.1 TFLOPS | +285% |
| FP16（半精度） | 62.4 TFLOPS | 65 TFLOPS | -4% |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 150W | 70W | +114% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
NVIDIA A10
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。A10は24GBを提供し、T4の16GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA T4
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 T4
現在のクラウド価格に基づくと、T4の方が時間単価が安くなっています。
NVIDIA A10の最適な用途：
- AI推論
- クラウドゲーミング
- 高負荷LLMトレーニング
NVIDIA T4の最適な用途：
- AI推論
- 動画トランスコーディング
- 大規模モデル学習
よくある質問
AI学習に適しているのはA10とT4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。A10はGDDR6メモリ24GB（帯域幅600 GB/s）を搭載し、T4はGDDR6メモリ16GB（帯域幅320 GB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、A10の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのA10とT4の価格差は？
当社のデータによると、A10は$0.40/時間から、T4は$0.11/時間からです。価格差は約264%です。
A10の代わりにT4を使用できますか？
要件によります。モデルが16GBのVRAMに収まり、A10の追加スループットが不要であれば、T4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、A10のアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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