【ＰＣ系日記】メモリが……ＭＩ５０とＶ１００の差
現在、Ｓｔｒａｔａ関連で、サブマシンはＲｙｚｅｎ５、６４ＧＢメモリで、ＩＱ３＿Ｓの６４Ｋコンテキストサイズを使って頑張っているんですが、Ｈｅｒｍｅｓ Ａｇｅｎｔだと微妙に足りない感じなんで、『もうちょっと』なんとかしたいと色々あがいているところです。
で……秋葉原の中古パーツ屋にちょっと寄ったんですが、ＤＤＲ４の３２ＧＢは「瞬殺」だそうで、店頭在庫は全くなく、あっても８ＧＢだけという……グラフィックカードも、４０６０Ｔｉとかでも、なんか新品？みたいな値札が付いていて――こりゃダメぽ、と早々に撤退しました。でも、新品は、ＤＤＲ４はＣｒｕｃｉａｌでも、まだＡｍａｚｏｎで謎メーカー製（普通に動いてますね）を買うよりちょっと安かったので、チッと指パッチンでした。
ということで、その時は、結局、何も買わずに、うさぎ屋でタイヤキじゃなくて、どら焼きを買って、御徒町からさいたままで帰りましたとさ。
うーん、私的には、やはりメモリは新品を、謎パーツはＡｌｉＥｘｐｒｅｓｓで買うしかないのかもしれません。
そういえば、最近、Ａｌｉのお勧めにＮＥＣのＶｅｃｔｏｒ Ｅｎｇｉｎｅ １．０が６．８万とかで出てきたりしたんですが――Ｇｅｍｉｎｉ先生に聞いたところ、誰かが開発しているのを使えば一応ＬＬＭも実行できるようです。ベクトル演算が超高速……でも、勿論ＣＵＤＡに対応していないし、二次元の行列演算は、Ｔｅｎｓｏｒコアの入ったＶ１００とかに比べると全然ダメだそうで、ＮＥＣも最初からそういう方向性のチップ作っていれば良かったのにね！とちょっと思いました。
そういえば、Ａｌｉで一時期、ＡＭＤのＭＩ５０もまったく見なくなったんですが、最近、ボチボチ在庫が復活しているっぽいです。値段は、相変わらず、３２ＧＢは、１０万越えですが。
Ｇｅｍｉｎｉ先生に聞いたところ：
AMD Radeon Instinct MI50（16GB / 32GB）と NVIDIA Tesla V100（16GB / 32GB）は、どちらも過去のフラグシップデータセンター向けGPUであり、現在の中古市場で手頃な価格で購入できる「安価にHBM2大容量VRAMを調達できるLLM（大規模言語モデル）推論・学習用カード」として比較される機会が多いモデルです。
性能差、ソフトウェア環境、およびコストパフォーマンスの観点から比較します。
1. 基本スペック比較
項目AMD Radeon Instinct MI50NVIDIA Tesla V100 (PCIe / SXM2)アーキテクチャGCN 5th / Vega 20 (gfx906)Volta (GV100 / sm_70)VRAM16GB / 32GB HBM216GB / 32GB HBM2メモリ帯域幅1,024 GB/s (1.02 TB/s)900 GB/s演算ユニット3840 Cores (64 CU)5120 CUDA Cores / 640 Tensor CoresFP16 性能26.8 TFLOPS31.4 TFLOPS (Tensor Core使用時 125 TFLOPS)TDP (消費電力)300W250W (PCIe) / 300W (SXM2)冷却方式パッシブ（外付けファン等が必要）パッシブ（SXM2は変換基板＋冷却が必要）
2. LLMにおける性能差（推論・学習）
LLM処理における両者の実効性能には、処理のフェーズごとに得意・不得意があります。
① トークン生成速度（Token Generation / Decoding）
勝者：引き分け 〜 わずかにMI50優位
トークンを1つずつ順番に出力するフェーズ（Decoding）はメモリ帯域幅（Memory Bandwidth）が最大のボトルネックとなります。
MI50は1.02 TB/sの超広帯域HBM2を搭載しており、V100（900 GB/s）と同等以上の帯域を持ちます。そのため、llama.cpp等を用いた量子化モデル（Q4_K_M等）の生成速度（tokens/sec）においては、MI50がV100と同等か、モデルによっては上回るパフォーマンスを発揮します。
② プロンプト処理速度（Prompt Processing / Prefill）
勝者：V100優位（約10〜30%高速）
長いコンテクストを読み込むPrefillフェーズや、行列演算の密度の高い処理では純粋な演算能力（TFLOPS）とTensor Coreの有無が効いてきます。
第1世代Tensor Coreを備えるV100の方がプロンプト処理速度が速く、長いコンテクストを入力した際にも速度低下が抑えられます。
③ 学習・ファインチューニング（LoRA等）
勝者：V100の圧倒的勝利
PyTorchやCUDAエコシステムへの圧倒的な最適化、およびTensor Coreを用いたFP16/FP32混合精度学習により、学習用途ではV100が速度・安定性の両面で大きく優れています。
3. ソフトウェア環境・互換性の比較（最大の差）
両者の最も大きな違いはセットアップの難易度とソフトウェア互換性にあります。
NVIDIA Tesla V100：「挿せば動く」高い安定性
環境構築：CUDA対応のため、PyTorch、vLLM、Ollama、llama.cppなど大半のフレームワークで何もしなくてもそのまま動作します。
制約：アーキテクチャがVolta（sm_70）と古いため、FlashAttention-2 に非対応です。長文コンテクスト処理時に最新のメモリ節約テクニックが使えない点には注意が必要です。
AMD Radeon Instinct MI50：「動作させるまでがプロジェクト」
環境構築：AMDの最新ROCmバージョンではgfx906（MI50のアーキテクチャ）の公式サポートが限定的または打ち切られつつあります。そのため、gfx906向けに最適化されたカスタムビルドの llama.cpp（HIP backend）を使用するか、Vulkanバックエンドを利用して自前コンパイル・環境構築を行う必要があります。
利用可能なツール：基本的に llama.cpp（およびその各種UI）での推論に限定されやすく、vLLMなどの高度なサービングツールの導入はハードルが高めです。
4. 価格とコストパフォーマンスの比較
評価軸AMD Radeon Instinct MI50NVIDIA Tesla V100入手価格の目安非常に安価（V100の半額〜7割程度）高め（PCIe版はやや高価、SXM2版は基板代が加算）VRAM単価コスパ最強クラス（特に32GBモデルは最安級の選択肢）普通（16GBは手頃だが32GB版は相場が上がりがち）導入コスト（時間・手間）非常に高い（ドライバ格闘・冷却シュラウド自作が必要）低い（CUDAで即稼働、SXM2のみ冷却・電源工夫が必要）
純粋なハードウェアコスパ（金額対VRAM容量・生成速度）：
MI50の圧勝です。特に32GB VRAMモデルを安く手に入れられた場合、複数枚のカードを並べて大容量モデル（Qwen2.5 72BやLlama 3.1 70Bなど）を格安で動かすマルチGPU環境を組むには非常に魅力的です。
総合コストパフォーマンス（TCO・時間対効果）：
トラブルシューティングやコンパイル作業にかかる時間コストを考慮すると、V100の方が費用対効果が高いケースも少なくありません。
5. まとめ：どちらを選ぶべきか？
MI50 をおすすめする人：
予算を最優先し、とにかく安く32GBやそれ以上のVRAM環境を構築したい。
主な用途が llama.cpp（GGUF量子化モデル）によるLLM推論である。
Linux環境でのソースビルド、ROCm/Vulkanのチューニング、パッシブクーラー用ファンの3Dプリント・DIYなどを楽しめる。
V100 をおすすめする人：
環境構築の手間を省き、PyTorchやvLLM、Ollamaなどをすぐに動かしたい。
推論だけでなく、軽めのファインチューニング（LoRA学習など）やCUDAを使った開発も行いたい。
ドライバやソフトの非互換性によるトラブルを避けたい。
……ということでした。まあ、Ｖ１００もＣＵＤＡ１２までしか動かないし、色々環境作るのが大変だったんで――ドライバ周りのサポートが完全に切れてるＭＩ５０は、たとえ１６ＧＢはＶ１００の半額だったとしても、ちょっと手が出しづらいですね。。
という訳で、まあ、ＡｍａｚｏｎとＡｌｉＥｘｐｒｅｓｓで、いろいろ掘り出し物をなんとか探しつつ、詐欺業者でないことを祈るしかないというのが現状でしょうか（汗）。
それでは、また！
