Raw compute of NVIDIA RTX 6000 Ada versus its generation peers
回答
Peak performance on NVIDIA RTX 6000 Ada: 362 FP16 TFLOPS, 91.1 FP32 TFLOPS, 960 GB/s memory bandwidth. Those figures cap theoretical throughput, but real-world performance varies based on kernel efficiency, batch size, and model shape.
For pre-training, expect near-peak utilisation on well-optimised frameworks (PyTorch with Flash Attention, DeepSpeed, Megatron-style tensor parallelism). For serving, KV-cache bandwidth is usually the bottleneck — which is why the 960 GB/s figure often predicts latency better than FP16 TFLOPS.
On ML benchmarks NVIDIA RTX 6000 Ada lands in the tier you'd expect from its Ada Lovelace generation, with strong performance-per-watt given the 48 GB VRAM capacity.
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|---|---|---|---|---|---|
| 概要 | |||||
| Trustpilot評価 | 3.3 | 4.4 | 0 | 3.7 | 4.6 |
| 本社所在地 | United States | United States | United States | United States | United States |
| プロバイダータイプ | GPUに特化 | GPUマーケットプレイス | GPU特化型 | GPU特化型 | 該当なし |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、生成AI、リサーチ、LLMサービング、Stable Diffusion | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、研究、LLMサービング、生成AI | AIトレーニング、推論、VFXレンダリング、生成AI、ファインチューニング、HPC、Stable Diffusion、研究 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AI | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、研究 |
| GPUハードウェア | |||||
| GPUモデル | H100 SXM、A100 SXM、L40S、RTX 4090、RTX 6000 Ada、RTX 5090、RTX 3090 | B200、H200、H100 SXM、H100 NVL、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX 5080、RTX 5070 Ti、RTX 6000 Pro、RTX 6000 Ada、RTX 4500 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX A4000、L40S、L40、A40、A10、RTX 4090、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 4070、RTX 4060 Ti、RTX 4060、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070 Ti、RTX 3070、Tesla V100、Tesla T4、A2、GTX 1080 | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、A100 SXM、H100 PCIe、H100 SXM、H100 NVL、RTX PRO 6000、H200 NVL | B300、B200、H200、H100 SXM、H100 PCIe、H100 NVL、MI300X、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX PRO 6000、L40S、L40、RTX 6000 Ada、RTX 5000 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX 4090、RTX 4080 SUPER、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070、A40、A30、A2、L4 | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 |
| 最大VRAM(GB) | 80 | 192 | 141 | 288 | 192 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink、InfiniBand | NVLink | NVLink | NVLink |
| 価格 | |||||
| 開始価格($/時) | $0.11/hr | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.76/hr |
| 請求単位 | 秒単位 | 秒単位 | 分単位 | 毎秒 | 秒単位 |
| スポット/プリエンプティブル | はい | はい | いいえ | はい | いいえ |
| 予約割引 | 該当なし | 最大50%割引(1〜6ヶ月予約) | 該当なし | 15〜29%(1ヶ月〜1年プラン) | 該当なし |
| 無料クレジット | スタートアップ向け最大10,000ドル | 登録時に少額のテストクレジット付与 | なし | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス | 60日間有効の200ドル無料クレジット |
| 転送料金 | なし(無料) | ホストによって異なる($/TB) | なし | なし(無料) | なし(プランに含む) |
| ストレージ | コンテナディスク(60GB無料)、ボリュームディスク、ネットワークボリューム | ホストによって異なる($/GB/時間、インスタンス存在中に課金) | インスタンスにローカルNVMeを含む | コンテナ/ボリューム(0.10ドル/GB/月)、アイドルボリューム(0.20ドル/GB/月)、ネットワークストレージ(0.07ドル/GB/月 1TB) | 500~720 GiB NVMeブート(含む)、大容量構成で5 TiB NVMeスクラッチ、ボリュームは月額0.10ドル/GiB |
| インフラストラクチャ | |||||
| リージョン | 米国、欧州、アジア太平洋、南米、アフリカ、中東(20以上の拠点) | 500以上の拠点、40以上のデータセンター | アメリカ合衆国(Tier IIIデータセンター) | 31のグローバルリージョン | ニューヨーク(NYC2)、トロント(TOR1)、アトランタ(ATL1)、リッチモンド(RIC1)、アムステルダム(AMS3) |
| 稼働率SLA | 99.9% | 正式なSLAなし(ホストの信頼性スコアは表示可能) | Tier III(設計稼働率99.98%) | 99.99% | 99% |
| 開発者体験 | |||||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、TensorRT | PyTorch、TensorFlow、CUDA、vLLM、ComfyUI | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ComfyUI、事前構成済みMLテンプレート | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face |
| Docker対応 | はい | はい | はい | はい | はい |
| SSHアクセス | はい | はい | はい | はい | はい |
| Jupyterノートブック | はい | はい | いいえ | はい | はい |
| API / CLI | はい | はい | はい | はい | はい |
| セットアップ時間 | 該当なし | 秒 | 分 | 即時 | 分単位 |
| Kubernetesサポート | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | はい |
| ビジネス条件 | |||||
| 最低利用期間 | なし | なし | なし | なし | なし |
| コンプライアンス | SOC 2 | SOC 2 タイプ2、HIPAA、GDPR、CCPA | SOC 2 タイプII、HIPAA | SOC 2 タイプII | SOC 2 タイプII、SOC 3、HIPAA(BAA付き)、CSA STAR レベル1 |
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