NVIDIA A30 VS NVIDIA A100 80GB
A30とA100 80GB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 | A30 | A100 80GB | 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 | Dual-slot PCIe | SXM4 / PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 24GB | 80GB | -70% |
| メモリタイプ | HBM2 | HBM2e | - |
| メモリ帯域幅 | 933 GB/s | 2.0 TB/s | -54% |
| メモリバス | 3072-bit | 5120-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 3,584 | 6,912 | -48% |
| Tensorコア | 224 | 432 | -48% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 5.2 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | -73% |
| FP16（半精度） | 165 TFLOPS | 312 TFLOPS | -47% |
| TF32（テンソル浮動小数点） | N/A | 156 TFLOPS | |
| FP64（倍精度） | N/A | 9.7 TFLOPS | |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 165W | 400W | -59% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | 利用不可 | NVLink 3.0 (600 GB/s) | - |
🎯 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、A30の24GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA A30
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 A30
現在のクラウド価格に基づくと、A30の方が時間単価が安くなっています。
NVIDIA A30の最適な用途：
- エンタープライズAI推論
- 主流コンピューティング
- Heavy model training
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
よくある質問
AI学習に適しているのはA30とA100 80GB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。A30はHBM2メモリ24GB（帯域幅933 GB/s）を搭載し、A100 80GBはHBM2eメモリ80GB（帯域幅2.0 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A30とA100 80GBの価格差は？
当社のデータによると、A30は$0.25/時間から、A100 80GBは$0.40/時間からです。価格差は約38%です。
A30の代わりにA100 80GB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、A30の追加スループットが不要であれば、A100 80GB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、A30のアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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