NVIDIA Tesla K80 VS AMD Instinct MI250

**K80** と **Instinct MI250** 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。**Instinct MI250** 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 3 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.10/時** および **$1.30/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

K80

VRAM 24GB
FP32 8.7 TFLOPS
TDP 300W
最安 $0.10/h 2 プロバイダー
AMD

Instinct MI250

VRAM 128GB
FP32 45.3 TFLOPS
TDP 500W
最安 $1.30/h 1 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック K80 Instinct MI250 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Kepler CDNA 2 -
プロセスノード 28nm 6nm -
ターゲット市場 datacenter datacenter -
フォームファクタ Dual-slot PCIe OAM -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 24GB 128GB -81%
メモリタイプ GDDR5 HBM2e -
メモリ帯域幅 480 GB/s 3.2 TB/s -85%
メモリバス幅 384-bit 8192-bit -
演算インフラ
CUDAコア 4,992 N/A
ストリームプロセッサ N/A 13,312
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 8.7 TFLOPS 45.3 TFLOPS -81%
FP64(倍精度) N/A 45.3 TFLOPS
電力と効率
TDP(熱設計電力) 300W 500W -40%
PCIe インターフェース PCIe 3.0 x16 PCIe 4.0 x16 -

🎯 ユースケース推奨

🧠

LLM・大規模モデル学習

AMD Instinct MI250

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。Instinct MI250は128GBを提供し、K80の24GBと比較して優れています。

AI推論

AMD Instinct MI250

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 Tesla K80

現在のクラウド価格に基づくと、K80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: K80 vs Instinct MI250

NVIDIA Kepler と AMD CDNA 2 の直接対決です。**Instinct MI250** は **104GB 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、**K80** が現在1時間あたり約 **92% 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 Tesla K80の最適な用途:

  • Old software support
  • Any modern AI

AMD Instinct MI250の最適な用途:

  • ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)
  • Matrix math workloads
  • CUDA native apps

よくある質問

AI学習に適しているのはK80とInstinct MI250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。K80はGDDR5メモリ24GB(帯域幅480 GB/s)を搭載し、Instinct MI250はHBM2eメモリ128GB(帯域幅3.2 TB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI250の大容量VRAMが有利です。

クラウドでのK80とInstinct MI250の価格差は?

当社のデータによると、K80は$0.10/時間から、Instinct MI250は$1.30/時間からです。価格差は約92%です。

K80の代わりにInstinct MI250を使用できますか?

要件によります。モデルが128GBのVRAMに収まり、K80の追加スループットが不要であれば、Instinct MI250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、K80のアーキテクチャが不可欠かもしれません。

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