ここでは、GPU「NVIDIA RTX A4000」について紹介します。大手メーカーNVIDIAが販売しており、低価格で提供されているのが特徴的です。GPUを利用するなら自社でサーバーを構築するオンプレミスの他にも、環境構築されているサーバーをレンタルするクラウドGPUサービスもあります。クラウドなら導入費用が不要なのはもちろん、自社に必要なスペックのGPUを選択することができます。
RTX A4000は、映像処理などに向いているCUDAコアが6,144、行列計算ができるAI開発向きのTensorコアが192あり、GPUメモリは16GB、最大消費電力は140Wとなっています。消費電力が少なく、導入コストと維持コストの両方を抑えることが可能です。べ―スクロックは735MHzなので、データ転送速度は上位種よりも遅くなっています。ただし、CUDAコア数が多いので並列処理もストレスなく行えます。メモリ負荷の大きい作業や大規模なデータ処理、エラーチェックや修正といった業務向けのGPUです。
前世代モデルRTX4000と比較すると、
GPUメモリの容量が2倍に増加しています。
以前は8GBに対応していましたが、今回は16GBまで対応。メモリ容量が増えた分、大規模な処理を実行しやすくなっています。また、前世代モデルは消費電力が大きく160Wでしたが、140Wまで削減出来ています。消費電力が小さくなったことで、複数基の導入も検討しやすいでしょう。約23%もパフォーマンスが向上しているため、前世代モデルに不満を抱えていた人も切り替えやすいモデルです。
RTX A4000を利用するシーンとしては、仮想マシンでの作業や、エンジニアリングのコンセプト アイディアのシミュレーションなどに用いることが可能です。データ転送速度が速いGDDR6 16GBを積んでいるため、負荷が大きい作業も楽にこなすことができ、膨大なデータ量を扱う機関での利用にも向いています。また、高速インターフェース規格のPCI Express Gen 4が処理速度を速めることで、研究所や企業など並列処理を多く必要とする現場でも活用可能となっています。
NVIDIA RTX A4000 | |
---|---|
GPU | GA104 |
CUDAコア | 6144 |
RTコア | 48 |
Tensorコア | 192 |
ベースクロック | 735 MHz |
メモリ帯域幅 | 448.0 GB/s |
RTコア性能 | 37.4 TFLOPS |
Tensor性能 | 153.4 TFLOPS |
最大消費電力 | 140W |
GPUメモリ | 16GB |
本機2台をマイニングに使用していました。(中略)
1年以上連続稼働しても、全く不具合は見られません。
今後は機械学習などに活用していくつもりです。
※引用元:価格.com(Matchmanさん)(https://review.kakaku.com/review/K0001367072/)
外付けのグラボボックスに入れて、ノートパソコン上の3DCADにて使用しています。買ってよかった。仕事の戦闘力が増した気がします(一部引用して抜粋)。
※引用元:価格.com(Warthogさん)(https://review.kakaku.com/review/K0001367072/)
RTX A4000は、他の上位モデルと比べると安価に手に入るため、人気があるGPUですが、自社で環境構築をする場合はどうしてもコストがかさみます。RTX A4000の導入やメンテンスなどのコストを抑えたい場合は、1から環境を構築するのではなく、クラウドGPUサーバーを利用するのも一つの方法です。以下でコスパが良いクラウドGPUサービスを紹介しているので、ぜひ確認してください。
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