科学技術計算とシミュレーション向け GPU
分子動力学、数値流体力学、気象、量子化学などのシミュレーションコードは、多くの場合メモリ帯域幅に制約され、その多くは倍精度（FP64）演算にも制約されます。HBM メモリを備えたデータセンター GPU はその両方に対応しています。
科学技術計算 に適した GPU
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| GPU | メモリ | メモリの種類 | 帯域幅 | インターコネクト | 料金/時 |
|---|---|---|---|---|---|
| Tesla V100Volta | 32 GB | HBM2 | 900 GB/s | 非公開 | $0.10〜 |
| A100 PCIeAmpere | 80 GB | HBM2e | 1,935 GB/s | NVLink bridge (600 GB/s) · PCIe 4.0 | $1.79〜 |
| A100 SXMAmpere | 80 GB | HBM2e | 2,039 GB/s | NVLink 3 (600 GB/s) · PCIe 4.0 | $1.79〜 |
| H100 PCIeHopper | 80 GB | HBM2e | 2,000 GB/s | NVLink bridge (600 GB/s) · PCIe 5.0 | $2.89〜 |
| H100 SXMHopper | 80 GB | HBM3 | 3,350 GB/s | NVLink 4 (900 GB/s) · PCIe 5.0 | $2.88〜 |
| GH200Grace Hopper | 96 GB | HBM3 | 4,000 GB/s | NVLink-C2C (900 GB/s) | $6.81〜 |
| H200Hopper | 141 GB | HBM3e | 4,800 GB/s | NVLink 4 (900 GB/s) · PCIe 5.0 | $4.19〜 |
| MI300XCDNA 3 | 192 GB | HBM3 | 5,300 GB/s | AMD Infinity Fabric (128 GB/s per link) · PCIe 5.0 | $4.16〜 |
| MI325XCDNA 3 | 256 GB | HBM3e | 6,000 GB/s | AMD Infinity Fabric (128 GB/s per link) · PCIe 5.0 | $4.82〜 |
メーカー仕様、GPU 1 基あたり。テンソル性能はスパース性なしの値。モデルサイズはメモリの 80% を前提とした慎重な目安で、単位は十億（B）パラメータです。コンテキスト長、バッチサイズ、フレームワークにより実際の上限は変わります。価格は GPU 1 基・1 時間あたりの最安ライブオファー（税抜き）です。
すべての GPU モデル科学技術計算 で重要なポイント
倍精度
多くのソルバーは FP64 を必要とします。V100、A100、H100、AMD Instinct などのデータセンター GPU は FP64 を高いレートで実行しますが、GeForce やほとんどのワークステーション用カードは FP32 のごく一部のレートしか出ません。お使いのコードを確認してください。一部のパッケージは主に単精度や混合精度で動作します。
メモリ帯域幅
ステンシル計算、疎行列の線形代数、粒子法は、演算よりも多くのデータを移動します。V100 の約 0.9 TB/s から H200 や MI300X の 4 TB/s 超までの HBM メモリが、これらのコードを高速にします。
複数 GPU へのスケーリング
領域分割により、シミュレーションを各ステップで境界データを交換する複数の GPU に分割します。GPU 間の NVLink や Infinity Fabric により、この交換がボトルネックになるのを防ぎます。
科学技術計算 向け GPU を比較
科学技術計算とシミュレーション向け GPU：よくある質問
FP64 の数値が表示されないのはなぜですか？
このサイトでは、各モデルについて比較可能な形で公表されている値のみを表示しています。FP64 のレートはボードのバージョン（SXM、PCIe）によって異なるため、レンタル予定のボードのメーカーデータシートをご確認ください。
分子動力学にはどの GPU がよいですか？
GROMACS、AMBER、NAMD などのパッケージは主に単精度や混合精度で動作し、ワークステーション用カードを含む多くの GPU で良好に動きます。全体を通して FP64 を必要とするコードには A100、H100、MI300X が適しています。
自分のコードは AMD GPU で動きますか？
AMD Instinct GPU は ROCm と HIP 向けに書かれたコードを実行でき、多くの HPC パッケージが ROCm 版を提供しています。CUDA 専用に書かれたコードは、AMD で動かす前に移植が必要で、多くの場合 HIPIFY ツールを使います。
EverXCloud で 科学技術計算 向けの GPU をレンタルするには？
アカウントを作成し、ユーロ、米ドル、英ポンドでプリペイド残高をチャージしてから、スポット取引所で最良オファーの GPU 時間を購入するか、支払ってもよい価格でリクエストを出します。レンタルは時間単位で課金されます。料金は税抜きで表示され、EverXCloud がすべてのレンタルの販売事業者です。
ローンチ日に備える
今すぐアカウントを作成：マーケットが開いたらすぐに残高をチャージし、用途に合った GPU をレンタルできます。
GPU サーバーをお持ちですか？
法人は EverXCloud Network に参加し、GPU サーバーの時間をスポット取引所で販売できます。
その他の用途
- 大規模言語モデルの学習向け GPU
HBM メモリを備えたデータセンター GPU での事前学習とフルファインチューニング。
- オープンモデルのファインチューニング向け GPU
24 GB 以上の GPU 1 基で LoRA・QLoRA アダプターを学習。
- LLM 推論向け GPU
オープンモデルの提供：メモリに収まるモデルとトークン生成速度。
- 画像・動画生成向け GPU
画像・動画の拡散モデル。24 GB のカードから 80 GB の GPU まで。
- 3D レンダリングと VFX 向け GPU
レイトレーシングレンダリング、VFX、リアルタイムエンジン。