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。

NVIDIA

A100 80GB

VRAM 80GB
FP32 19.5 TFLOPS
TDP 400W
最安 $0.40/h 41 プロバイダー
NVIDIA

A800

VRAM 80GB
FP32 19.5 TFLOPS
TDP 400W
最安 $0.80/h 3 プロバイダー

📊 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。

自動比較分析

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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