NVIDIA V100 VS NVIDIA Tesla V100S
**V100** 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。現在、これらのGPUは 18 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.13/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 | V100 | V100S | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Volta | Volta | - |
| プロセスノード | 12nm | 12nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | SXM2 / PCIe | Dual-slot PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 32GB | 32GB | |
| メモリタイプ | HBM2 | HBM2 | - |
| メモリ帯域幅 | 900 GB/s | 1.1 TB/s | -21% |
| メモリバス幅 | 4096-bit | 4096-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 5,120 | 5,120 | |
| Tensorコア | 640 | N/A | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 15.7 TFLOPS | 16.4 TFLOPS | -4% |
| FP16（半精度） | 125 TFLOPS | N/A | |
| FP64（倍精度） | 7.8 TFLOPS | N/A | |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 300W | 250W | +20% |
| 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 V100
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、V100の32GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA V100
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。
テクニカルディープダイブ: V100 vs V100S
両方のGPUは NVIDIA の Volta アーキテクチャを採用しています。主な違いは、演算コア数にあります。コスト面では、**V100** が現在1時間あたり約 **85% 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
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V100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。V100はHBM2メモリ32GB（帯域幅900 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。両GPUのVRAM容量は同等なので、他の性能特性が決め手となります。
クラウドでのV100とV100Sの価格差は？
当社のデータによると、V100は$0.13/時間から、V100Sは$0.88/時間からです。価格差は約85%です。
V100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、V100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、V100のアーキテクチャが不可欠かもしれません。
GPUをレンタルする準備はできましたか？
50以上のクラウドプロバイダーの価格を比較して、最適な取引を見つけましょう。