NVIDIA A100 80GB VS NVIDIA A800 80GB
**A100 80GB** と **A800** のどちらを選ぶかは、特定のAIワークロードの要件によって異なります。現在、これらのGPUは 44 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.40/時** および **$0.80/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | A100 80GB | A800 | 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 & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 80GB | 80GB | |
| メモリタイプ | HBM2e | HBM2e | - |
| メモリ帯域幅 | 2.0 TB/s | 2.0 TB/s | +5% |
| メモリバス幅 | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 6,912 | 6,912 | |
| Tensorコア | 432 | 432 | |
| AI&演算性能 (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 | |
| INT8 (整数精度) | 624 TOPS | N/A | |
| 電力と効率 | |||
| TDP(熱設計電力) | 400W | 400W | |
| PCIe インターフェース | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| GPU間相互接続 | NVLink 3.0 (600 GB/s) | なし | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
NVIDIA A800 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。A800は80GBを提供し、A100 80GBの80GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA A800 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。
テクニカルディープダイブ: A100 80GB vs A800
両方のGPUは NVIDIA の Ampere アーキテクチャを採用しています。主な違いは、演算コア数にあります。コスト面では、**A100 80GB** が現在1時間あたり約 **50% 安く**、予算重視のプロジェクトにおいてより高い価値を提供しています。
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 A800 80GBの最適な用途:
- AI training
- 科学計算
- 国際的な高帯域幅ニーズ
よくある質問
AI学習に適しているのはA100 80GBとA800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、A800はHBM2eメモリ80GB(帯域幅2.0 TB/s)を搭載しています。両GPUのVRAM容量は同等なので、他の性能特性が決め手となります。
クラウドでのA100 80GBとA800の価格差は?
当社のデータによると、A100 80GBは$0.40/時間から、A800は$0.80/時間からです。価格差は約50%です。
A100 80GBの代わりにA800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、A100 80GBの追加スループットが不要であれば、A800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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