NVIDIA T4G VS NVIDIA Tesla K80
**T4G** と **K80** 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。**K80** 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 3 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.23/時** および **$0.10/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | T4G | K80 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Turing | Kepler | - |
| プロセスノード | 12nm | 28nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | AWS Instance | Dual-slot PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 16GB | 24GB | -33% |
| メモリタイプ | GDDR6 | GDDR5 | - |
| メモリ帯域幅 | 320 GB/s | 480 GB/s | -33% |
| メモリバス幅 | 256-bit | 384-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 2,560 | 4,992 | -49% |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 8.1 TFLOPS | 8.7 TFLOPS | -7% |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 70W | 300W | -77% |
| 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 K80
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。K80は24GBを提供し、T4Gの16GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA T4G
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 K80
現在のクラウド価格に基づくと、K80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: T4G vs K80
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Turing と Kepler を対比させています。**K80** 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、**K80** が現在1時間あたり約 **57% 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 T4Gの最適な用途：
- ARM-based AI inference
- x86 native workloads
NVIDIA Tesla K80の最適な用途：
- Old software support
- Any modern AI
よくある質問
AI学習に適しているのはT4GとK80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。T4GはGDDR6メモリ16GB（帯域幅320 GB/s）を搭載し、K80はGDDR5メモリ24GB（帯域幅480 GB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、K80の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのT4GとK80の価格差は？
当社のデータによると、T4Gは$0.23/時間から、K80は$0.10/時間からです。価格差は約130%です。
T4Gの代わりにK80を使用できますか？
要件によります。モデルが24GBのVRAMに収まり、T4Gの追加スループットが不要であれば、K80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、T4Gのアーキテクチャが不可欠かもしれません。
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