NVIDIA Tesla V100S VS AMD Instinct MI250

**V100S** 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 2 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.88/時** および **$1.30/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

V100S

VRAM 32GB
FP32 16.4 TFLOPS
TDP 250W
最安 $0.88/h 1 プロバイダー
AMD

Instinct MI250

VRAM 128GB
FP32 45.3 TFLOPS
TDP 500W
最安 $1.30/h 1 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック V100S Instinct MI250 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Volta 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 Dual-slot PCIe OAM -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 32GB 128GB -75%
メモリタイプ HBM2 HBM2e -
メモリ帯域幅 1.1 TB/s 3.2 TB/s -65%
メモリバス幅 4096-bit 8192-bit -
演算インフラ
CUDAコア 5,120 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) 16.4 TFLOPS 45.3 TFLOPS -64%
FP64(倍精度) N/A 45.3 TFLOPS
電力と効率
TDP(熱設計電力) 250W 500W -50%
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、V100Sの32GBと比較して優れています。

AI推論

AMD Instinct MI250

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 V100S

現在のクラウド価格に基づくと、V100S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: V100S vs Instinct MI250

NVIDIA Volta と AMD CDNA 2 の直接対決です。**Instinct MI250** は **96GB 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、**V100S** が現在1時間あたり約 **32% 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 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

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V100S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。V100SはHBM2メモリ32GB(帯域幅1.1 TB/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V100SとInstinct MI250の価格差は?

当社のデータによると、V100Sは$0.88/時間から、Instinct MI250は$1.30/時間からです。価格差は約32%です。

V100S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、V100S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、V100Sのアーキテクチャが不可欠かもしれません。

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