NVIDIA GeForce RTX 3070 VS NVIDIA GeForce RTX 3080

**RTX 3070** と **RTX 3080** のどちらを選ぶかは、特定のAIワークロードの要件によって異なります。**RTX 3080** はメモリ容量と演算能力の両方でリードしており、ハイエンドな大規模言語モデル(LLM)のトレーニングに非常に強力な選択肢となります。現在、これらのGPUは 6 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.06/時** および **$0.10/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

RTX 3070

VRAM 8GB
FP32 20.3 TFLOPS
TDP 220W
最安 $0.06/h 3 プロバイダー
NVIDIA

RTX 3080

VRAM 10GB
FP32 29.8 TFLOPS
TDP 320W
最安 $0.10/h 3 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック RTX 3070 RTX 3080 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Ampere Ampere -
プロセスノード 8nm 8nm -
ターゲット市場 consumer consumer -
フォームファクタ 2-slot PCIe 2-slot PCIe -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 8GB 10GB -20%
メモリタイプ GDDR6 GDDR6X -
メモリ帯域幅 448 GB/s 760 GB/s -41%
メモリバス幅 256-bit 320-bit -
演算インフラ
CUDAコア 5,888 8,704 -32%
Tensorコア 184 N/A
RTコア (レイトレーシング) 46 N/A
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 20.3 TFLOPS 29.8 TFLOPS -32%
電力と効率
TDP(熱設計電力) 220W 320W -31%
PCIe インターフェース PCIe 4.0 x16 PCIe 4.0 x16 -

🎯 ユースケース推奨

🧠

LLM・大規模モデル学習

NVIDIA GeForce RTX 3080

大規模言語モデルの学習には、より大きなVRAM容量とメモリ帯域幅が重要です。RTX 3080は10GBを提供し、RTX 3070の8GBと比較して優れています。

AI推論

NVIDIA GeForce RTX 3080

推論ワークロードでは、ワットあたりの性能が最も重要です。FP16/INT8スループットと消費電力のバランスを考慮してください。

💰

予算重視の選択

NVIDIA GeForce RTX 3070

現在のクラウド価格に基づくと、RTX 3070の方が時間単価が安くなっています。

自動比較分析

テクニカルディープダイブ: RTX 3070 vs RTX 3080

両方のGPUは NVIDIA の Ampere アーキテクチャを採用しています。主な違いは、メモリ容量と演算コア数にあります。コスト面では、**RTX 3070** が現在1時間あたり約 **40% 安く**、予算重視のプロジェクトにおいてより高い価値を提供しています。

NVIDIA GeForce RTX 3070の最適な用途:

  • ゲーミング
  • Affordable GPU cloud
  • AI training

NVIDIA GeForce RTX 3080の最適な用途:

  • ゲーミング
  • Cloud PCs
  • VRAM-intensive models

よくある質問

AI学習に適しているのはRTX 3070とRTX 3080のどちらですか?

AI学習では、VRAM容量、メモリ帯域幅、Tensorコア性能が重要な要素です。RTX 3070はGDDR6メモリ8GB(帯域幅448 GB/s)を搭載し、RTX 3080はGDDR6Xメモリ10GB(帯域幅760 GB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、RTX 3080の大容量VRAMが有利です。

クラウドでのRTX 3070とRTX 3080の価格差は?

当社のデータによると、RTX 3070は$0.06/時間から、RTX 3080は$0.10/時間からです。価格差は約40%です。

RTX 3070の代わりにRTX 3080を使用できますか?

要件によります。モデルが10GBのVRAMに収まり、RTX 3070の追加スループットが不要であれば、RTX 3080はコスト効率の良い選択肢です。ただし、最大メモリ容量やマルチGPUスケーリングが必要なワークロードには、RTX 3070のアーキテクチャが不可欠かもしれません。

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