NVIDIA A100 SXM (80GB) 対 NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU 比較 (Apr 2026)
NVIDIA A100 SXM (80GB) (80GB HBM2e, 312 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA A100 SXM (80GB) from $1.10/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 7 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA A100 SXM (80GB)
80GB HBM2e · Ampere
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NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| 仕様 | |||
| 製造元 | NVIDIA | NVIDIA | |
| アーキテクチャ | Ampere | Ada Lovelace | |
| VRAM | 80 GB HBM2e | 20 GB GDDR6 | |
| 帯域幅 | 2,039 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 312.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 19.5 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 400W | 130W | |
| 発売年 | 2020 | 2023 | |
| セグメント | Data center | Professional | |
| 最適用途 | AI training fine-tuning HPC inference | Entry professional AI CAD visualization | |
| クラウド価格 | |||
| 最安オンデマンド | $1.10/hr | $0.76/hr | |
| 最安スポット | $0.79/hr | — | |
| プロバイダー | 6 | 1 | |
| プロバイダー価格（オンデマンド） | |||
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$1.10/hr | 該当なし | |
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$1.23/hr | 該当なし | |
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$1.49/hr | 該当なし | |
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$1.60/hr | 該当なし | |
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$2.18/hr | 該当なし | |
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$2.40/hr | 該当なし | |
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該当なし | $0.76/hr | |
NVIDIA A100 SXM (80GB)
NVIDIA RTX 4000 Ada
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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 4.6 | 4.4 | 0 |
| 本社所在地 | United States | United States | United States |
| プロバイダータイプ | 該当なし | GPUマーケットプレイス | GPU特化型 |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、研究 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、研究、LLMサービング、生成AI | AIトレーニング、推論、VFXレンダリング、生成AI、ファインチューニング、HPC、Stable Diffusion、研究 |
| GPU Hardware | |||
| GPUモデル | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 | B200、H200、H100 SXM、H100 NVL、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX 5080、RTX 5070 Ti、RTX 6000 Pro、RTX 6000 Ada、RTX 4500 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX A4000、L40S、L40、A40、A10、RTX 4090、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 4070、RTX 4060 Ti、RTX 4060、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070 Ti、RTX 3070、Tesla V100、Tesla T4、A2、GTX 1080 | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、A100 SXM、H100 PCIe、H100 SXM、H100 NVL、RTX PRO 6000、H200 NVL |
| 最大VRAM（GB） | 192 | 192 | 141 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 | 8 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink、InfiniBand | NVLink |
| Pricing | |||
| 開始価格（$/時） | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| 請求単位 | 秒単位 | 秒単位 | 分単位 |
| スポット/プリエンプティブル | いいえ | はい | いいえ |
| 予約割引 | 該当なし | 最大50％割引（1〜6ヶ月予約） | 該当なし |
| 無料クレジット | 60日間有効の200ドル無料クレジット | 登録時に少額のテストクレジット付与 | なし |
| 転送料金 | なし（プランに含む） | ホストによって異なる（$/TB） | なし |
| ストレージ | 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 | 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 |
| Infrastructure | |||
| 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） | 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） |
| 稼働率SLA | 99% | 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%） |
| Developer Experience | |||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face | PyTorch、TensorFlow、CUDA、vLLM、ComfyUI | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ComfyUI、事前構成済みMLテンプレート |
| Docker対応 | はい | はい | はい |
| SSHアクセス | はい | はい | はい |
| Jupyterノートブック | はい | はい | いいえ |
| API / CLI | はい | はい | はい |
| セットアップ時間 | 分単位 | 秒 | 分 |
| Kubernetes Support | はい | いいえ | いいえ |
| Business Terms | |||
| 最低利用期間 | なし | なし | なし |
| コンプライアンス | SOC 2 タイプII、SOC 3、HIPAA（BAA付き）、CSA STAR レベル1 | SOC 2 タイプ2、HIPAA、GDPR、CCPA | SOC 2 タイプII、HIPAA |
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