データの閲覧 機械学習ハードウェアの解説
機械学習ハードウェアのデータ
機械学習に使われるGPU・TPUなどのチップの性能・メモリ・消費電力・価格のデータ。
177件 / 全177件（グラフに表示：162件）
| OP/s | バイト | バイト/秒 | W | 米ドル | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Google TPU v8i | TPU | 2026-08-02 | 1.01×10¹⁶ | 2880億 | 8.6兆 | – | 1.75万 | |
| Meta MTIA 300 | Meta | その他 | 2026-03-11 | 1.2×10¹⁵ | 2160億 | 6.1兆 | 800 | – |
| Microsoft Maia 200 | Microsoft | GPU | 2026-01-26 | 5.07×10¹⁵ | 2160億 | 7兆 | 750 | – |
| Amazon Trainium3 | Amazon AWS | GPU | 2025-12-02 | 2.52×10¹⁵ | – | – | 700 | – |
| Google TPU v7 Ironwood | TPU | 2025-11-06 | 4.61×10¹⁵ | 1920億 | 7.37兆 | 960 | 1.2万 | |
| Huawei Ascend 920 | Huawei | NPU | 2025-10-01 | 900兆 | – | 4兆 | – | – |
| NVIDIA GB300 (Blackwell Ultra) | NVIDIA | GPU | 2025-08-22 | 5×10¹⁵ | 2880億 | 8兆 | 1400 | 4.3万 |
| NVIDIA B300 (Blackwell Ultra) | NVIDIA | GPU | 2025-08-22 | 4.5×10¹⁵ | 2700億 | 7.7兆 | 1100 | – |
| AMD Instinct MI355X | AMD | GPU | 2025-06-12 | 5.03×10¹⁵ | 2880億 | 8兆 | 1400 | 3万 |
| AMD Instinct MI350X | AMD | GPU | 2025-06-12 | 4.61×10¹⁵ | 2880億 | 8兆 | 1000 | 2.5万 |
| NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell | NVIDIA | GPU | 2025-03-18 | 1.01×10¹⁵ | 960億 | 1.79兆 | 600 | 1.33万 |
| NVIDIA GB200 | NVIDIA | GPU | 2025-02-15 | 5×10¹⁵ | 1860億 | 8兆 | 1200 | 3.7万 |
| Amazon Trainium2 | Amazon AWS | GPU | 2024-12-03 | 1.3×10¹⁵ | 960億 | 2.9兆 | 500 | – |
| NVIDIA H200 SXM | NVIDIA | GPU | 2024-11-18 | 1.98×10¹⁵ | 1410億 | 4.8兆 | 700 | 3万 |
| NVIDIA B200 | NVIDIA | GPU | 2024-11-15 | 4.5×10¹⁵ | 1800億 | 7.7兆 | 1000 | – |
| Cambricon Siyuan 590 | Cambricon | – | 2024-10-31 | 512兆 | – | – | 200 | – |
| Huawei Ascend 910C | Huawei | GPU | 2024-10-15 | 1.5×10¹⁵ | 1280億 | 3.2兆 | 700 | – |
| AMD Instinct MI325X | AMD | GPU | 2024-10-10 | 2.6×10¹⁵ | 2560億 | 6兆 | 1000 | – |
| Intel Habana Gaudi3 | Intel | – | 2024-09-24 | 1.68×10¹⁵ | 1280億 | 3.7兆 | 900 | – |
| Maia 100 (M100) | Microsoft | GPU | 2024-08-27 | 800兆 | – | – | 500 | – |
| Google TPU v6e Trillium | TPU | 2024-05-14 | 1.84×10¹⁵ | 320億 | 1.64兆 | 380 | – | |
| Meta MTIA v2 (MTIA 200) | Meta | その他 | 2024-04-10 | 354兆 | 2.56億 | 1兆 | 90 | – |
| NVIDIA H100 NVL | NVIDIA | GPU | 2024-03-14 | 836兆 | 940億 | 3.94兆 | 400 | – |
| MTT S4000 | Moore Threads (Tencent) | GPU | 2023-12-19 | 200兆 | 480億 | 7680億 | 450 | – |
| Google TPU v5p | TPU | 2023-12-06 | 918兆 | 950億 | 2.77兆 | 540 | – | |
| AMD Instinct MI300X | AMD | GPU | 2023-12-06 | 2.61×10¹⁵ | 1920億 | 5.3兆 | 750 | 1.5万 |
| AMD Radeon Instinct MI308X | AMD | GPU | 2023-12-06 | 654兆 | 1920億 | 10.3兆 | 750 | – |
| Sunway SW26010-Pro | Sunway | – | 2023-11-26 | 55.3兆 | 960億 | 3070億 | – | – |
| NVIDIA HGX H20 | NVIDIA | GPU | 2023-11-09 | 296兆 | 960億 | 4兆 | 400 | 1.2万 |
| NVIDIA L2 PCle | NVIDIA | GPU | 2023-11-09 | 193兆 | 240億 | 3000億 | – | – |
| NVIDIA L20 PCle | NVIDIA | GPU | 2023-09-16 | 239兆 | 480億 | 8640億 | 275 | 4300 |
| Google TPU v5e | TPU | 2023-08-29 | 393兆 | 160億 | 8190億 | 225 | – | |
| NVIDIA GH200 | NVIDIA | GPU | 2023-08-08 | 1.98×10¹⁵ | – | 4.9兆 | 700 | – |
| MetaX MXC500 (PCIe) | MetaX | GPGPU | 2023-06-13 | 480兆 | 640億 | 18兆 | 350 | – |
| MetaX MXN100 | MetaX | GPU | 2023-06-07 | 160兆 | – | – | – | – |
| Meta MTIA v1 (MTIA 100) | Meta | その他 | 2023-05-18 | 102兆 | 1.28億 | 8000億 | 25 | – |
| AWS Inferentia2 | Amazon AWS | – | 2023-04-13 | 380兆 | 320億 | 8200億 | – | – |
| NVIDIA H800 SXM5 | NVIDIA | GPU | 2023-03-21 | 1.98×10¹⁵ | 800億 | 3.36兆 | 700 | – |
| NVIDIA GH100 | NVIDIA | GPU | 2023-03-21 | 1.98×10¹⁵ | – | 3.07兆 | 700 | – |
| NVIDIA L4 | NVIDIA | GPU | 2023-03-21 | 242兆 | 240億 | 3000億 | 72 | – |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 | NVIDIA | GPU | 2023-02-08 | 233兆 | 120億 | 5040億 | 285 | – |
| Intel Data Center GPU Max 1100 | Intel | GPU | 2023-01-10 | 22.2兆 | 480億 | 1.23兆 | 300 | – |
| Intel Data Center GPU Max 1350 | Intel | GPU | 2023-01-10 | 44.4兆 | 960億 | 2.46兆 | 450 | – |
| Intel Data Center GPU Max 1550 | Intel | GPU | 2023-01-10 | 52.4兆 | 1280億 | 3.28兆 | 600 | – |
| AMD Radeon Instinct MI300 | AMD | GPU | 2023-01-04 | 383兆 | 1280億 | 6.55兆 | 600 | – |
| AMD Instinct MI300A | AMD | GPU | 2023-01-04 | 1.96×10¹⁵ | 1280億 | 5.3兆 | 760 | – |
| Baidu Kunlun RG800 | Kunlunxin Baidu | XPU-R | 2023-01-01 | 256兆 | 320億 | 5120億 | 130 | – |
| MetaX MXC500 (OAM) | MetaX | GPGPU | 2023-01-01 | 560兆 | 640億 | 18兆 | 450 | – |
| Tianshu Zhixin Zhikai 100 | Iluvatar CoreX | GPU | 2022-12-20 | 384兆 | – | – | – | – |
| NVIDIA RTX 6000 Ada Generation | NVIDIA | GPU | 2022-12-03 | 729兆 | – | – | – | 6800 |
| NVIDIA A800 PCIe 40 GB | NVIDIA | GPU | 2022-11-08 | 312兆 | – | 1.56兆 | 250 | – |
| AMD Radeon RX 7900 XTX | AMD | GPU | 2022-11-03 | 123兆 | 240億 | 9600億 | 335 | 999 |
| NVIDIA A800 PCIe 80 GB | NVIDIA | GPU | 2022-11-03 | 624兆 | – | 1.94兆 | 250 | – |
| Amazon Trainium1 | Amazon AWS | GPU | 2022-10-15 | 420兆 | 320億 | 8200億 | – | – |
| GroqChip LPU v1 | – | LPU | 2022-10-15 | 750兆 | 2.3億 | 80兆 | 215 | – |
| NVIDIA L40 | NVIDIA | GPU | 2022-10-13 | 362兆 | 480億 | 8640億 | 300 | – |
| NVIDIA H100 PCIe | NVIDIA | GPU | 2022-09-20 | 756兆 | 800億 | 2.04兆 | 350 | – |
| NVIDIA GeForce RTX 4090 | NVIDIA | GPU | 2022-09-20 | 661兆 | 240億 | 1.01兆 | 450 | 1600 |
| NVIDIA H100 SXM5 80GB | NVIDIA | GPU | 2022-09-20 | 1.98×10¹⁵ | 800億 | 3.35兆 | 700 | 3.36万 |
| NVIDIA GeForce RTX 4080 | NVIDIA | GPU | 2022-09-20 | 390兆 | 160億 | 7170億 | 320 | 1200 |
| Biren BR100 | Biren | GPGPU | 2022-08-22 | 2.05×10¹⁵ | 640億 | 1.64兆 | 550 | – |
| NVIDIA A800 SXM | NVIDIA | GPU | 2022-08-11 | 624兆 | 800億 | 2.04兆 | 400 | – |
| MT-3000 | National University of Defense Technology | Hybrid CPU | 2022-07-01 | 12.9兆 | 1280億 | 1.43兆 | 256 | – |
| Intel Habana Gaudi2 | Intel | – | 2022-05-10 | 865兆 | 960億 | 2.45兆 | 600 | – |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti | NVIDIA | GPU | 2022-03-29 | 320兆 | 240億 | 1.01兆 | 450 | 2000 |
| Cambricon MLU370-X8 | Cambricon | – | 2022-03-21 | 256兆 | 480億 | 6140億 | 250 | – |
| Huawei Ascend 910B | Huawei | GPU | 2022-03-17 | 376兆 | 320億 | 1.23兆 | 400 | 1.69万 |
| Baidu Kunlun R100 (75W) | Kunlunxin Baidu | XPU-R | 2022-01-01 | 128兆 | 120億 | 3840億 | 75 | – |
| Baidu Kunlun R100 (100W) | Kunlunxin Baidu | XPU-R | 2022-01-01 | 170兆 | 120億 | 3840億 | 100 | – |
| Baidu Kunlun R200 (150W) | Kunlunxin Baidu | XPU-R | 2022-01-01 | 256兆 | 160億 | 5120億 | 150 | – |
| Baidu Kunlun R200-8F (160W) | Kunlunxin Baidu | XPU-R | 2022-01-01 | 256兆 | 320億 | 5120億 | 160 | – |
| AMD Radeon Instinct MI250X | AMD | GPU | 2021-11-08 | 383兆 | 1280億 | 3.28兆 | 500 | 1.45万 |
| Cambricon MLU370-S4/S8 | Cambricon | – | 2021-11-03 | 192兆 | 240億 | 3070億 | 75 | – |
| Cambricon MLU370-X4 | Cambricon | – | 2021-11-03 | 256兆 | 240億 | 3070億 | 150 | – |
| Cambricon MLU370-S8 | Cambricon | – | 2021-11-03 | 192兆 | 480億 | 3070億 | 75 | – |
| Cambricon MLU370-S4 | Cambricon | – | 2021-11-03 | 192兆 | 240億 | 3070億 | 75 | – |
| Tesla D1 Dojo | Tesla | GPU | 2021-08-21 | 362兆 | – | 10兆 | 400 | – |
| Baidu Kunlun II | Kunlunxin Baidu | XPU-R | 2021-08-18 | 256兆 | 320億 | 5120億 | 150 | – |
| Shensuan-1 | Hygon | DCU (GPGPU) | 2021-07-01 | 24.5兆 | 320億 | 1.02兆 | 350 | – |
| Google TPU v4 | TPU | 2021-05-20 | 275兆 | 320億 | 1.2兆 | 340 | – | |
| NVIDIA RTX A4000 | NVIDIA | GPU | 2021-04-12 | 19.2兆 | 160億 | 4480億 | 140 | 1000 |
| NVIDIA A10G | NVIDIA | GPU | 2021-04-12 | 31.5兆 | 240億 | 6000億 | 150 | – |
| NVIDIA RTX A5000 | NVIDIA | GPU | 2021-04-12 | 27.8兆 | 240億 | 7680億 | 230 | 2250 |
| NVIDIA A10 PCIe | NVIDIA | GPU | 2021-04-12 | 250兆 | 240億 | 6000億 | 150 | 2800 |
| Tianshu Zhixin Tiangai 100 (BI-V100) | Iluvatar CoreX | GPGPU | 2021-03-31 | 256兆 | 320億 | – | 250 | – |
| Cambricon MLU290-M5 | Cambricon | – | 2021-01-21 | 512兆 | 320億 | 1.23兆 | 350 | – |
| NVIDIA A100 SXM4 80 GB | NVIDIA | GPU | 2020-11-16 | 624兆 | 800億 | 2.04兆 | 400 | – |
| NVIDIA RTX A6000 | NVIDIA | GPU | 2020-10-05 | 38.7兆 | 480億 | 7680億 | 300 | 4650 |
| NVIDIA A40 PCIe | NVIDIA | GPU | 2020-10-05 | 299兆 | 480億 | 6960億 | 300 | – |
| NVIDIA GeForce RTX 3080 | NVIDIA | GPU | 2020-09-01 | 29.8兆 | 100億 | 7600億 | 320 | 699 |
| NVIDIA GeForce RTX 3090 | NVIDIA | GPU | 2020-09-01 | 284兆 | 240億 | 9360億 | 350 | 1500 |
| NVIDIA A100 PCIe | NVIDIA | GPU | 2020-06-22 | 624兆 | 400億 | 1.94兆 | 300 | – |
| NVIDIA A100 SXM4 40 GB | NVIDIA | GPU | 2020-05-14 | 624兆 | 400億 | 1.56兆 | 400 | 1.5万 |
| NVIDIA A100 | NVIDIA | GPU | 2020-03-01 | 624兆 | 400億 | 1.56兆 | 400 | – |
| Google TPU v4i | TPU | 2020-01-01 | 138兆 | 80億 | 6140億 | 175 | – | |
| Baidu Kunlun K200 | Kunlunxin Baidu | XPU | 2020-01-01 | 256兆 | 160億 | 5120億 | 150 | – |
| NVIDIA Tesla V100S PCIe 32 GB | NVIDIA | GPU | 2019-11-26 | 130兆 | 320億 | 1.13兆 | 250 | – |
| T-Head Hanguang 800 | Alibaba | NPU | 2019-09-25 | 825兆 | – | – | 276 | – |
| Huawei Ascend 910A | Huawei | GPU | 2019-08-23 | 256兆 | 320億 | 1.29兆 | 310 | – |
| Huawei Ascend 910A Pro | Huawei | GPU | 2019-08-23 | 288兆 | 320億 | 1.29兆 | – | – |
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列の対応（日本語の表示名と原データの列名）
| 表示名 | 原データの列名 |
|---|---|
| ハードウェア | Hardware name |
| メーカー | Manufacturer |
| 種類 | Type |
| 発売日 | Release date |
| 機械学習向けの演算性能 | ML OP/s |
| FP16/BF16 テンソル性能 | Tensor-FP16/BF16 performance (FLOP/s) |
| FP8 性能 | FP8 performance (FLOP/s) |
| FP32（単精度）性能 | FP32 (single precision) performance (FLOP/s) |
| メモリ容量 | Memory (bytes) |
| メモリ帯域幅 | Memory bandwidth (byte/s) |
| 熱設計電力（TDP） | TDP (W) |
| エネルギー効率 | Energy efficiency |
| 発売時の価格 | Release price (USD) |
| 価格性能比 | Price-performance |
| プロセス | Process size (nm) |
| トランジスタ数 | Transistors (millions) |
| ダイ面積 | Die Size (mm^2) |
| 製造 | Foundry |
| 仕様書 | Link to datasheet |