NVIDIA L40S VS NVIDIA A100 80GB
NVIDIAのAda LovelaceベースのL40SとAmpereベースのA100 80GBを比較。この世代間比較で、重要なアーキテクチャの改善が明らかになります。
📊 詳細スペック比較
| スペック | L40S | A100 80GB | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Ada Lovelace | Ampere | - |
| プロセスノード | 4nm | 7nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | Dual-slot PCIe | SXM4 / PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 48GB | 80GB | -40% |
| メモリタイプ | GDDR6 | HBM2e | - |
| メモリ帯域幅 | 864 GB/s | 2.0 TB/s | -58% |
| メモリバス | 384-bit | 5120-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 18,176 | 6,912 | +163% |
| Tensorコア | 568 | 432 | +31% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 91.6 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | +370% |
| FP16（半精度） | 183.2 TFLOPS | 312 TFLOPS | -41% |
| TF32（テンソル浮動小数点） | N/A | 156 TFLOPS | |
| FP64（倍精度） | N/A | 9.7 TFLOPS | |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 350W | 400W | -13% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | 利用不可 | NVLink 3.0 (600 GB/s) | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
NVIDIA A100 80GB
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。A100 80GBは80GBを提供し、L40Sの48GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA A100 80GB
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。
NVIDIA L40Sの最適な用途：
- AI推論
- 生成AI
- 最大メモリ帯域幅
NVIDIA A100 80GBの最適な用途：
- AIモデルトレーニング
- 科学計算
- 最新FP8精度ワークロード
よくある質問
AI学習に適しているのはL40SとA100 80GB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、A100 80GBはHBM2eメモリ80GB（帯域幅2.0 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、A100 80GBの大容量VRAMが有利です。
クラウドでのL40SとA100 80GBの価格差は？
当社のデータによると、L40Sは$0.32/時間から、A100 80GBは$0.40/時間からです。価格差は約20%です。
L40Sの代わりにA100 80GBを使用できますか？
要件によります。モデルが80GBのVRAMに収まり、L40Sの追加スループットが不要であれば、A100 80GB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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