NVIDIA V100 VS AMD Instinct MI325X

**V100** と **Instinct MI325X** 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 MI325X** 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 20 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.13/時** および **$1.69/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

V100

VRAM 32GB
FP32 15.7 TFLOPS
TDP 300W
最安 $0.13/h 17 プロバイダー
AMD

Instinct MI325X

VRAM 256GB
FP32 163 TFLOPS
TDP 750W
最安 $1.69/h 3 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック V100 Instinct MI325X 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Volta CDNA 3 -
プロセスノード 12nm 5nm -
ターゲット市場 datacenter datacenter -
フォームファクタ SXM2 / PCIe OAM -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 32GB 256GB -88%
メモリタイプ HBM2 HBM3e -
メモリ帯域幅 900 GB/s 6.0 TB/s -85%
メモリバス幅 4096-bit 8192-bit -
演算インフラ
CUDAコア 5,120 N/A
Tensorコア 640 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) 15.7 TFLOPS 163 TFLOPS -90%
FP16(半精度) 125 TFLOPS 2,600 TFLOPS -95%
FP64(倍精度) 7.8 TFLOPS N/A
電力と効率
TDP(熱設計電力) 300W 750W -60%
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 MI325X

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 MI325Xは256GBを提供し、V100の32GBと比較して優れています。

AI推論

AMD Instinct MI325X

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 V100

現在のクラウド価格に基づくと、V100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: V100 vs Instinct MI325X

NVIDIA Volta と AMD CDNA 3 の直接対決です。**Instinct MI325X** は **224GB 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、**V100** 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 V100の最適な用途:

  • ディープラーニングトレーニング
  • 科学研究
  • 最新世代ワークロード

AMD Instinct MI325Xの最適な用途:

  • AI training
  • Large model inference
  • 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V100とInstinct MI325X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。V100はHBM2メモリ32GB(帯域幅900 GB/s)を搭載し、Instinct MI325XはHBM3eメモリ256GB(帯域幅6.0 TB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI325Xの大容量VRAMが有利です。

クラウドでのV100とInstinct MI325Xの価格差は?

当社のデータによると、V100は$0.13/時間から、Instinct MI325Xは$1.69/時間からです。価格差は約92%です。

V100の代わりにInstinct MI325Xを使用できますか?

要件によります。モデルが256GBのVRAMに収まり、V100の追加スループットが不要であれば、Instinct MI325X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、V100のアーキテクチャが不可欠かもしれません。

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