NVIDIA A30 対 NVIDIA H100 SXM — GPU 比較 (Apr 2026)
NVIDIA A30 (24GB HBM2e, 165 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA H100 SXM (80GB HBM3, 990 TFLOPS FP16, Hopper). Cloud pricing: NVIDIA A30 from $0.25/hr, NVIDIA H100 SXM from $1.57/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 A30
24GB HBM2e · Ampere
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NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
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|---|---|---|---|
| 仕様 | |||
| 製造元 | NVIDIA | NVIDIA | |
| アーキテクチャ | Ampere | Hopper | |
| VRAM | 24 GB HBM2e | 80 GB HBM3 | |
| 帯域幅 | 933 GB/s | 3,350 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 165.0 TFLOPS | 990.0 TFLOPS | |
| FP32 | 10.3 TFLOPS | 67.0 TFLOPS | |
| TDP | 165W | 700W | |
| 発売年 | 2021 | 2023 | |
| セグメント | Data center | Data center | |
| 最適用途 | Inference multi-instance GPU workloads | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | |
| クラウド価格 | |||
| 最安オンデマンド | $0.25/hr | $1.57/hr | |
| 最安スポット | — | $1.49/hr | |
| プロバイダー | 2 | 7 | |
| プロバイダー価格（オンデマンド） | |||
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$0.25/hr | $2.35/hr | |
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$0.26/hr | $2.99/hr | |
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該当なし | $1.57/hr | |
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該当なし | $1.99/hr | |
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該当なし | $2.20/hr | |
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該当なし | $2.59/hr | |
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該当なし | $3.39/hr | |
NVIDIA A30
NVIDIA H100 SXM
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ラティチュード.sh
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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 0 | 3.7 | 3.7 |
| 本社所在地 | United States | United States | Brazil |
| プロバイダータイプ | GPU特化型 | GPU特化型 | ベアメタル |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、VFXレンダリング、生成AI、ファインチューニング、HPC、Stable Diffusion、研究 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AI | AIトレーニング、推論、ベアメタルGPU、ファインチューニング、研究、専用ワークロード、生成AI |
| GPU Hardware | |||
| GPUモデル | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、A100 SXM、H100 PCIe、H100 SXM、H100 NVL、RTX PRO 6000、H200 NVL | B300、B200、H200、H100 SXM、H100 PCIe、H100 NVL、MI300X、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX PRO 6000、L40S、L40、RTX 6000 Ada、RTX 5000 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX 4090、RTX 4080 SUPER、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070、A40、A30、A2、L4 | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、RTX 6000 Ada、A100 SXM、H100 SXM、GH200、RTX PRO 6000 |
| 最大VRAM（GB） | 141 | 288 | 96 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 | 8 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 開始価格（$/時） | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| 請求単位 | 分単位 | 毎秒 | 時間単位 |
| 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 | 15〜29％（1ヶ月〜1年プラン） | 該当なし |
| 無料クレジット | なし | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス | 紹介プログラムで200ドル |
| 転送料金 | なし | なし（無料） | なし |
| ストレージ | 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） | ローカルNVMe込み（最大4台×3.8TB）、ブロックストレージは月額0.10ドル/GB、ファイルシステムストレージは月額0.05ドル/GB |
| Infrastructure | |||
| リージョン | 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 | 23拠点：米国（8都市）、ラテンアメリカ（5）、ヨーロッパ（5）、アジア太平洋（4）、メキシコシティ。GPUはダラス、フランクフルト、シドニー、東京に配置 |
| 稼働率SLA | Tier III（設計稼働率99.98%） | 99.99％ | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ComfyUI、事前構成済みMLテンプレート | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA | ML最適化イメージ、PyTorch、TensorFlow（ユーザーインストール）、CUDA |
| 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 | いいえ | はい | いいえ |
| API / CLI | はい | はい | はい |
| セットアップ時間 | 分 | 即時 | 秒単位 |
| Kubernetes Support | いいえ | 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、HIPAA | SOC 2 タイプII | シングルテナント分離、DPA対応可能 |
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