NVIDIA L4 VS AMD Instinct MI300X

**L4** と **Instinct MI300X** 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 MI300X** 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 38 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.26/時** および **$0.95/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

L4

VRAM 24GB
FP32 30.3 TFLOPS
TDP 72W
最安 $0.26/h 32 プロバイダー
AMD

Instinct MI300X

VRAM 192GB
FP32 163.4 TFLOPS
TDP 750W
最安 $0.95/h 6 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック L4 Instinct MI300X 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Ada Lovelace CDNA 3 -
プロセスノード 4nm 5nm + 6nm -
ターゲット市場 datacenter datacenter -
フォームファクタ Single-slot PCIe OAM -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 24GB 192GB -88%
メモリタイプ GDDR6 HBM3 -
メモリ帯域幅 300 GB/s 5.3 TB/s -94%
メモリバス幅 192-bit 8192-bit -
演算インフラ
CUDAコア 7,424 N/A
Tensorコア 232 N/A
RTコア (レイトレーシング) 58 N/A
ストリームプロセッサ N/A 19,456
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 30.3 TFLOPS 163.4 TFLOPS -81%
FP16(半精度) 121 TFLOPS 1,307.4 TFLOPS -91%
FP64(倍精度) N/A 81.7 TFLOPS
INT8 (整数精度) N/A 2,614.9 TOPS
電力と効率
TDP(熱設計電力) 72W 750W -90%
PCIe インターフェース PCIe 4.0 x16 PCIe 5.0 x16 -

🎯 ユースケース推奨

🧠

LLM・大規模モデル学習

AMD Instinct MI300X

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 MI300Xは192GBを提供し、L4の24GBと比較して優れています。

AI推論

AMD Instinct MI300X

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 L4

現在のクラウド価格に基づくと、L4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: L4 vs Instinct MI300X

NVIDIA Ada Lovelace と AMD CDNA 3 の直接対決です。**Instinct MI300X** は **168GB 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、**L4** が現在1時間あたり約 **73% 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 L4の最適な用途:

  • エッジAI推論
  • 動画トランスコーディング
  • 大規模モデル学習

AMD Instinct MI300Xの最適な用途:

  • 大規模LLM推論
  • 大容量VRAM
  • CUDA専用ソフトウェア

よくある質問

AI学習に適しているのはL4とInstinct MI300X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。L4はGDDR6メモリ24GB(帯域幅300 GB/s)を搭載し、Instinct MI300XはHBM3メモリ192GB(帯域幅5.3 TB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI300Xの大容量VRAMが有利です。

クラウドでのL4とInstinct MI300Xの価格差は?

当社のデータによると、L4は$0.26/時間から、Instinct MI300Xは$0.95/時間からです。価格差は約73%です。

L4の代わりにInstinct MI300Xを使用できますか?

要件によります。モデルが192GBのVRAMに収まり、L4の追加スループットが不要であれば、Instinct MI300X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、L4のアーキテクチャが不可欠かもしれません。

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