NVIDIA L4 VS AMD Instinct MI325X
**L4** と **Instinct MI325X** 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 MI325X** 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 35 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.26/時** および **$1.69/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | L4 | Instinct MI325X | 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 | - |
| 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 | 256GB | -91% |
| メモリタイプ | GDDR6 | HBM3e | - |
| メモリ帯域幅 | 300 GB/s | 6.0 TB/s | -95% |
| 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 TFLOPS | -81% |
| FP16（半精度） | 121 TFLOPS | 2,600 TFLOPS | -95% |
| 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 MI325X
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 MI325Xは256GBを提供し、L4の24GBと比較して優れています。
AI推論
AMD Instinct MI325X
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。
テクニカルディープダイブ: L4 vs Instinct MI325X
NVIDIA Ada Lovelace と AMD CDNA 3 の直接対決です。**Instinct MI325X** は **232GB 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 **85% 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 MI325Xの最適な用途：
- AI training
- Large model inference
- 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 MI325X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 MI325XはHBM3eメモリ256GB（帯域幅6.0 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI325Xの大容量VRAMが有利です。
クラウドでのL4とInstinct MI325Xの価格差は？
当社のデータによると、L4は$0.26/時間から、Instinct MI325Xは$1.69/時間からです。価格差は約85%です。
L4の代わりにInstinct MI325Xを使用できますか？
要件によります。モデルが256GBのVRAMに収まり、L4の追加スループットが不要であれば、Instinct MI325X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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