- シングル GPU で終わる作業にマルチ GPU は不要です。通信オーバーヘッドとデバッグ工数が効果を相殺しがちです
- マルチ GPU では高帯域インターコネクト対応か必ず確認してください。非対応だとスケール効率が大きく低下します
- マルチ GPU では月額・予約インスタンスの節約効果が最大です。必ず各社の営業に確認しましょう
| GPUモデル | VRAM | 現においての最低価格 | プラットフォーム | 1日単位 | 3 日間のトレーニングタスク(72 時間換算) | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090 万能主力カード:Flux 描画、QLoRA による 13B モデルのファインチューニング、動画生成 | 24GB | ¥0.87/時 | Vast.ai(米国) スポット | ¥21 | ¥63 | 価格比較→ |
| A800 80GB A100国内合规版、企業向けトレーニングの主力GPU | 80GB | ¥5.15/時 | MornAI 従量課金 | ¥124 | ¥371 | 価格比較→ |
| A100 80GB フルパラメータ微調整(7B)、70B量子化推論、中規模学習タスク | 80GB | ¥5.47/時 | Paperspace(米国) 従量課金 | ¥131 | ¥394 | 価格比較→ |
| H100 80GB 海外プラットフォーム向け大規模言語モデル訓練用フラッグシップGPU | 80GB | ¥8.28/時 | Paperspace(米国) 従量課金 | ¥199 | ¥596 | 価格比較→ |
おおむね線形で、2 カードなら単価も約 2 倍です。ただし通信オーバーヘッドで高速化率は 2 倍を下回るため、1 枚で終わるならシングル構成を優先しましょう。
はい。型番を混ぜると最も遅いカードに引きずられ、インターコネクト帯域も保証されないのが普通です。
マルチ GPU / クラスタコスト估算|データ出典:GPUコンピューティングパワーレーダー rentgpu.link(2026-10-26 更新,時間あたり自动抓取各プラットフォーム公开定价)|https://rentgpu.link/use/multi-card|CC BY 4.0