NVIDIA L4 VS NVIDIA Tesla K80
**L4** と **K80** 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。現在、これらのGPUは 34 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.26/時** および **$0.10/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | L4 | K80 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Ada Lovelace | Kepler | - |
| プロセスノード | 4nm | 28nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | Single-slot PCIe | Dual-slot PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 24GB | 24GB | |
| メモリタイプ | GDDR6 | GDDR5 | - |
| メモリ帯域幅 | 300 GB/s | 480 GB/s | -38% |
| メモリバス幅 | 192-bit | 384-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 7,424 | 4,992 | +49% |
| Tensorコア | 232 | N/A | |
| RTコア (レイトレーシング) | 58 | N/A | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 30.3 TFLOPS | 8.7 TFLOPS | +248% |
| FP16（半精度） | 121 TFLOPS | N/A | |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 72W | 300W | -76% |
| PCIe インターフェース | PCIe 4.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
NVIDIA L4
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。K80は24GBを提供し、L4の24GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA L4
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。
テクニカルディープダイブ: L4 vs K80
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Ada Lovelace と Kepler を対比させています。コスト面では、**K80** が現在1時間あたり約 **62% 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
NVIDIA Tesla K80の最適な用途：
- Old software support
- Any modern AI
よくある質問
AI学習に適しているのはL4とK80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、K80はGDDR5メモリ24GB（帯域幅480 GB/s）を搭載しています。両GPUのVRAM容量は同等なので、他の性能特性が決め手となります。
クラウドでのL4とK80の価格差は？
当社のデータによると、L4は$0.26/時間から、K80は$0.10/時間からです。価格差は約160%です。
L4の代わりにK80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、L4の追加スループットが不要であれば、K80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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