NVIDIA T4 VS AMD Instinct MI250
**T4** と **Instinct MI250** 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 MI250** 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 11 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.11/時** および **$1.30/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | T4 | Instinct MI250 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Turing | CDNA 2 | - |
| プロセスノード | 12nm | 6nm | - |
| 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 | 16GB | 128GB | -88% |
| メモリタイプ | GDDR6 | HBM2e | - |
| メモリ帯域幅 | 320 GB/s | 3.2 TB/s | -90% |
| メモリバス幅 | 256-bit | 8192-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 2,560 | N/A | |
| Tensorコア | 320 | N/A | |
| ストリームプロセッサ | N/A | 13,312 | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 8.1 TFLOPS | 45.3 TFLOPS | -82% |
| FP16（半精度） | 65 TFLOPS | N/A | |
| FP64（倍精度） | N/A | 45.3 TFLOPS | |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 70W | 500W | -86% |
| PCIe インターフェース | PCIe 3.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
AMD Instinct MI250
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 MI250は128GBを提供し、T4の16GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA T4
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 T4
現在のクラウド価格に基づくと、T4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: T4 vs Instinct MI250
NVIDIA Turing と AMD CDNA 2 の直接対決です。**Instinct MI250** は **112GB 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、**T4** が現在1時間あたり約 **92% 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 T4の最適な用途：
- 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 MI250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)
- Matrix math workloads
- CUDA native apps
よくある質問
AI学習に適しているのはT4とInstinct MI250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。T4はGDDR6メモリ16GB（帯域幅320 GB/s）を搭載し、Instinct MI250はHBM2eメモリ128GB（帯域幅3.2 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI250の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのT4とInstinct MI250の価格差は？
当社のデータによると、T4は$0.11/時間から、Instinct MI250は$1.30/時間からです。価格差は約92%です。
T4の代わりにInstinct MI250を使用できますか？
要件によります。モデルが128GBのVRAMに収まり、T4の追加スループットが不要であれば、Instinct MI250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、T4のアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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