NVIDIA A100 80GB VS NVIDIA A100 40GB
A100 80GBとA100 40GBはどちらもNVIDIAのAmpereアーキテクチャで構築されています。この比較は、同じGPUファミリー内の異なる構成を選択するのに役立ちます。
📊 詳細スペック比較
| スペック | A100 80GB | A100 40GB | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Ampere | Ampere | - |
| プロセスノード | 7nm | 7nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | SXM4 / PCIe | SXM4 / PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 80GB | 40GB | +100% |
| メモリタイプ | HBM2e | HBM2 | - |
| メモリ帯域幅 | 2.0 TB/s | 1.5 TB/s | +31% |
| メモリバス | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 6,912 | 6,912 | |
| Tensorコア | 432 | 432 | |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 19.5 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | |
| FP16（半精度） | 312 TFLOPS | 312 TFLOPS | |
| TF32（テンソル浮動小数点） | 156 TFLOPS | N/A | |
| FP64（倍精度） | 9.7 TFLOPS | N/A | |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 400W | 250W | +60% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 3.0 (600 GB/s) | 利用不可 | - |
🎯 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。A100 80GBは80GBを提供し、A100 40GBの40GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA A100 40GB
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
ライブ価格を比較して、ワークロードに最適な価格を見つけてください。
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
NVIDIA A100 40GBの最適な用途：
- Mainstream AI training
- 科学計算
- Memory-intensive LLM training
よくある質問
AI学習に適しているのはA100 80GBとA100 40GB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。A100 80GBはHBM2eメモリ80GB（帯域幅2.0 TB/s）を搭載し、A100 40GBはHBM2メモリ40GB（帯域幅1.5 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、A100 80GBの大容量VRAMが有利です。
クラウドでのA100 80GBとA100 40GBの価格差は？
50以上のクラウドプロバイダーの最新料金は、価格トラッカーでご確認ください。
A100 80GBの代わりにA100 40GBを使用できますか？
要件によります。モデルが40GBのVRAMに収まり、A100 80GBの追加スループットが不要であれば、A100 40GB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、A100 80GBのNVLinkサポート（NVLink 3.0 (600 GB/s)）が不可欠かもしれません。
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