NVIDIA Tesla P40 VS NVIDIA Tesla V100S
**P40** と **V100S** 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。**V100S** 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 2 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.51/時** および **$0.88/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | P40 | V100S | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ&デザイン | |||
| アーキテクチャ | Pascal | Volta | - |
| プロセスノード | 16nm | 12nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | Dual-slot PCIe | Dual-slot PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 24GB | 32GB | -25% |
| メモリタイプ | GDDR5 | HBM2 | - |
| メモリ帯域幅 | 347 GB/s | 1.1 TB/s | -69% |
| メモリバス幅 | 384-bit | 4096-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 3,840 | 5,120 | -25% |
| AI&演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32(単精度) | 12 TFLOPS | 16.4 TFLOPS | -27% |
| 電力と効率 | |||
| TDP(熱設計電力) | 250W | 250W | |
| PCIe インターフェース | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
NVIDIA Tesla V100S
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。V100Sは32GBを提供し、P40の24GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA Tesla V100S
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 P40
現在のクラウド価格に基づくと、P40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: P40 vs V100S
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Pascal と Volta を対比させています。**V100S** は **8GB 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、**P40** が現在1時間あたり約 **42% 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 Tesla P40の最適な用途:
- AI推論
- ビデオ分析
- トレーニングワークロード
NVIDIA Tesla V100Sの最適な用途:
- ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)
- 科学計算
- Legacy architectures
よくある質問
AI学習に適しているのはP40とV100S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。P40はGDDR5メモリ24GB(帯域幅347 GB/s)を搭載し、V100SはHBM2メモリ32GB(帯域幅1.1 TB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、V100Sの大容量VRAMが有利です。
クラウドでのP40とV100Sの価格差は?
当社のデータによると、P40は$0.51/時間から、V100Sは$0.88/時間からです。価格差は約42%です。
P40の代わりにV100Sを使用できますか?
要件によります。モデルが32GBのVRAMに収まり、P40の追加スループットが不要であれば、V100S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、P40のアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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