GPU の選び方 - Documentation

はじめに

Novita AI は、さまざまな仮想化能力のニーズに対応するため、多様な GPU コンテナクラウドコンピューティング仕様を提供しており、幅広いビジネスアプリケーションとサービスシナリオをサポートします。各コンピューティング仕様は、ハードウェア能力の違いに基づいて複数のファミリーに分かれています。各ファミリーでは、異なる Intel プロセッサ、CPU/memory 比率、GPU カード、クラウドディスクタイプ、ネットワークカード仮想化方式を使用することで、差別化されたコンピューティング、ストレージ、ネットワーク性能を実現します。各ファミリーはさらにさまざまなインスタンス仕様に細分化され、より高い仕様ほど強力な性能を提供します。

GPU の選び方

モデル	メモリ	単精度 (FP32)	半精度 (FP16)	説明
Tesla P40	24 GB	11.76 T	11.76 T	初期の Pascal アーキテクチャをベースとしており、大容量メモリを必要とし、cuda 11.x より前のバージョンを使用するタスクに適しています。
TITAN XP	12 GB	12.15 T	12.15 T	Pascal アーキテクチャの旧モデルで、初心者に適したエントリーレベルの選択肢です。
1080 Ti	11 GB	11.34 T	11.34 T	TITAN XP と同じ世代の製品で、エントリーレベルのユーザーに適していますが、11 GB のメモリは場合によっては制約となる可能性があります。
2080Ti	11 GB	13.45 T	53.8 T	Turing アーキテクチャの GPU で、優れた性能を提供し、特に混合精度計算シナリオに適しており、高いコストパフォーマンスを備えています。
V100	16/32 GB	15.7 T	125 T	プロフェッショナルなコンピューティングシナリオ向けに設計されたハイエンド製品で、特に高い半精度計算を必要とするタスクに適しており、前世代のコンピュートカードをリードする存在です。
3060	12 GB	12.74 T	About 24 T	1080 Ti のメモリが要件を満たさない場合、3060 は優れた代替案となります。特に初心者に適しており、cuda 11.x の使用が必要です。
A4000	16 GB	19.17 T	About 76 T	メモリと計算能力のバランスが取れており、中級ユーザーに適しています。cuda 11.x 環境の使用が必要です。
3080Ti	12 GB	34.10 T	About 70 T	優れた性能出力により、極端な大容量メモリを必要としないシナリオに理想的な選択肢です。cuda 11.x の使用が必要です。
A5000	24 GB	27.77 T	About 117 T	高性能 GPU で、大容量メモリと高い半精度計算能力を必要とするシナリオに適しています。cuda 11.x の使用が必要です。
3090	24 GB	35.58 T	About 71 T	優れた性能とメモリ容量を提供し、幅広いアプリケーションシナリオに適しています。コストパフォーマンスを重視する場合の第一候補です。cuda 11.x の使用が必要です。
A40	48 GB	37.42 T	149.7 T	非常に大きなメモリ容量を備え、計算能力は 3090 に近く、極めて高いメモリ要件を持つ計算タスクに適しています。cuda 11.x の使用が必要です。
A100 SXM4	40/80 GB	19.5 T	312 T	トップクラスのプロフェッショナル向けコンピューティング GPU で、大容量メモリと半精度計算能力を備え、最も複雑な計算タスクに適しています。NVLink をサポートし、マルチカード並列計算向けに最適化されています。cuda 11.x の使用が必要です。
4090	24 GB	82.58 T	165.2 T	新世代の高性能 GPU で、優れた単精度および半精度計算能力を提供し、高いコストパフォーマンスを求めるシナリオに適しています。メモリが比較的小さいことを除けば、目立った欠点はほとんどありません。

注意事項

GPU インスタンスの価格と構成オプション（システムディスク、データディスク、パブリック IP など）は、コンソールページで確認できます。これらの価格は参考情報であり、実際の注文内容は Novita AI コンソール上の表示が優先されます。
インスタンス仕様はリージョンおよびアベイラビリティゾーンによって異なります。コンソール上の実際の表示を参照してください。
GPU インスタンスは、同じ仕様ファミリー内でのみ変更できます。詳細については、インスタンス仕様の変更に関するドキュメントを参照してください。
インスタンスの購入については、GPU コンテナクラウドコンピューティングインスタンスの購入、および高性能コンピューティング GPU インスタンスの購入に関するセクションを参照してください。

実際の供給状況は GPU Market に準じます。

最終更新日 2026年5月15日