NVIDIA T4 VS AMD Instinct MI300X

**T4** と **Instinct MI300X** 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 MI300X** 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 16 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.11/時** および **$0.95/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

T4

VRAM 16GB
FP32 8.1 TFLOPS
TDP 70W
最安 $0.11/h 10 プロバイダー
AMD

Instinct MI300X

VRAM 192GB
FP32 163.4 TFLOPS
TDP 750W
最安 $0.95/h 6 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック T4 Instinct MI300X 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Turing CDNA 3 -
プロセスノード 12nm 5nm + 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 192GB -92%
メモリタイプ GDDR6 HBM3 -
メモリ帯域幅 320 GB/s 5.3 TB/s -94%
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 19,456
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 8.1 TFLOPS 163.4 TFLOPS -95%
FP16(半精度) 65 TFLOPS 1,307.4 TFLOPS -95%
FP64(倍精度) N/A 81.7 TFLOPS
INT8 (整数精度) N/A 2,614.9 TOPS
電力と効率
TDP(熱設計電力) 70W 750W -91%
PCIe インターフェース PCIe 3.0 x16 PCIe 5.0 x16 -

🎯 ユースケース推奨

🧠

LLM・大規模モデル学習

AMD Instinct MI300X

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 MI300Xは192GBを提供し、T4の16GBと比較して優れています。

AI推論

AMD Instinct MI300X

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。

自動比較分析

テクニカルディープダイブ: T4 vs Instinct MI300X

NVIDIA Turing と AMD CDNA 3 の直接対決です。**Instinct MI300X** は **176GB 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 **88% 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 MI300Xの最適な用途:

  • 大規模LLM推論
  • 大容量VRAM
  • CUDA専用ソフトウェア

よくある質問

AI学習に適しているのはT4とInstinct MI300X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 MI300XはHBM3メモリ192GB(帯域幅5.3 TB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI300Xの大容量VRAMが有利です。

クラウドでのT4とInstinct MI300Xの価格差は?

当社のデータによると、T4は$0.11/時間から、Instinct MI300Xは$0.95/時間からです。価格差は約88%です。

T4の代わりにInstinct MI300Xを使用できますか?

要件によります。モデルが192GBのVRAMに収まり、T4の追加スループットが不要であれば、Instinct MI300X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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