NVIDIA L40S VS AMD Instinct MI355X

**L40S** と **Instinct MI355X** 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 MI355X** 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 34 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.26/時** および **$2.29/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

L40S

VRAM 48GB
FP32 91.6 TFLOPS
TDP 350W
最安 $0.26/h 32 プロバイダー
AMD

Instinct MI355X

VRAM 288GB
FP32 210 TFLOPS
TDP 1000W
最安 $2.29/h 2 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック L40S Instinct MI355X 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Ada Lovelace CDNA 4 -
プロセスノード 4nm 3nm -
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 48GB 288GB -83%
メモリタイプ GDDR6 HBM3e -
メモリ帯域幅 864 GB/s 8.0 TB/s -89%
メモリバス幅 384-bit 8192-bit -
演算インフラ
CUDAコア 18,176 N/A
Tensorコア 568 N/A
RTコア (レイトレーシング) 142 N/A
ストリームプロセッサ N/A 24,576
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 91.6 TFLOPS 210 TFLOPS -56%
FP16(半精度) 183.2 TFLOPS N/A
INT8 (整数精度) 733 TOPS N/A
電力と効率
TDP(熱設計電力) 350W 1000W -65%
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 MI355X

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 MI355Xは288GBを提供し、L40Sの48GBと比較して優れています。

AI推論

NVIDIA L40S

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 L40S

現在のクラウド価格に基づくと、L40S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: L40S vs Instinct MI355X

NVIDIA Ada Lovelace と AMD CDNA 4 の直接対決です。**Instinct MI355X** は **240GB 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、**L40S** が現在1時間あたり約 **89% 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 L40Sの最適な用途:

  • AI推論
  • 生成AI
  • 最大メモリ帯域幅

AMD Instinct MI355Xの最適な用途:

  • 超大規模LLMトレーニング
  • Budget projects

よくある質問

AI学習に適しているのはL40SとInstinct MI355X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。L40SはGDDR6メモリ48GB(帯域幅864 GB/s)を搭載し、Instinct MI355XはHBM3eメモリ288GB(帯域幅8.0 TB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI355Xの大容量VRAMが有利です。

クラウドでのL40SとInstinct MI355Xの価格差は?

当社のデータによると、L40Sは$0.26/時間から、Instinct MI355Xは$2.29/時間からです。価格差は約89%です。

L40Sの代わりにInstinct MI355Xを使用できますか?

要件によります。モデルが288GBのVRAMに収まり、L40Sの追加スループットが不要であれば、Instinct MI355X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、L40Sのアーキテクチャが不可欠かもしれません。

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