NVIDIA A100 80GB VS NVIDIA V100
NVIDIAのAmpereベースのA100 80GBとVoltaベースのV100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 | A100 80GB | V100 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Ampere | Volta | - |
| プロセスノード | 7nm | 12nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | SXM4 / PCIe | SXM2 / PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 80GB | 32GB | +150% |
| メモリタイプ | HBM2e | HBM2 | - |
| メモリ帯域幅 | 2.0 TB/s | 900 GB/s | +127% |
| メモリバス | 5120-bit | 4096-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 6,912 | 5,120 | +35% |
| Tensorコア | 432 | 640 | -33% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 19.5 TFLOPS | 15.7 TFLOPS | +24% |
| FP16（半精度） | 312 TFLOPS | 125 TFLOPS | +150% |
| TF32（テンソル浮動小数点） | 156 TFLOPS | N/A | |
| FP64（倍精度） | 9.7 TFLOPS | 7.8 TFLOPS | +24% |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 400W | 300W | +33% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 3.0 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、V100の32GB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 V100
現在のクラウド価格に基づくと、V100の方が時間単価が安くなっています。
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 V100の最適な用途：
- ディープラーニングトレーニング
- 科学研究
- 最新世代ワークロード
よくある質問
AI学習に適しているのはA100 80GBとV100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、V100はHBM2メモリ32GB（帯域幅900 GB/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V100の価格差は？
当社のデータによると、A100 80GBは$0.40/時間から、V100は$0.14/時間からです。価格差は約186%です。
A100 80GBの代わりにV100を使用できますか？
要件によります。モデルが32GBのVRAMに収まり、A100 80GBの追加スループットが不要であれば、V100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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