NVIDIA A800 80GB VS NVIDIA A30
**A800** と **A30** 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。**A800** はメモリ容量と演算能力の両方でリードしており、ハイエンドな大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに非常に強力な選択肢となります。現在、これらのGPUは 9 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.80/時** および **$0.11/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | A800 | A30 | 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 | Dual-slot PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 80GB | 24GB | +233% |
| メモリタイプ | HBM2e | HBM2 | - |
| メモリ帯域幅 | 2.0 TB/s | 933 GB/s | +107% |
| メモリバス幅 | 5120-bit | 3072-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 6,912 | 3,584 | +93% |
| Tensorコア | 432 | 224 | +93% |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 19.5 TFLOPS | 5.2 TFLOPS | +275% |
| FP16（半精度） | 312 TFLOPS | 165 TFLOPS | +89% |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 400W | 165W | +142% |
| PCIe インターフェース | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
🎯 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、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。
テクニカルディープダイブ: A800 vs A30
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、メモリ容量と演算コア数にあります。**A800** は **56GB という大幅なVRAMのアドバンテージ**を持っており、これは大規模なデータセットや言語モデルのトレーニングにおいて不可欠です。コスト面では、**A30** が現在1時間あたり約 **86% 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 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
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
よくある質問
AI学習に適しているのはA800とA30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。A800はHBM2eメモリ80GB（帯域幅2.0 TB/s）を搭載し、A30はHBM2メモリ24GB（帯域幅933 GB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、A800の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのA800とA30の価格差は？
当社のデータによると、A800は$0.80/時間から、A30は$0.11/時間からです。価格差は約627%です。
A800の代わりにA30を使用できますか？
要件によります。モデルが24GBのVRAMに収まり、A800の追加スループットが不要であれば、A30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、A800のアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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