有料プランの Google Colab の GPU ってどれを使えばいいの？

有料プランに契約したけどGPUいろいろあって選べない。わからない。
わかるようにするために、すべてのGPUをまとめました。

CPU と GPU

CPU と GPU は名前が似ていますが、得意とする処理が異なります。GPU のほうが画像処理や3D、映像処理などが得意です。暗号資産の発掘作業や、ディープラーニング、生成AIでよく使われます。

Google Colab では性能の良い GPU を使えば使うほどクレジット（購入したポイント）をたくさん消費します。

無駄遣いを減らしましょう。

CPU

GPUを一切使わない選択肢です。クレジットを消費しません。動作確認などでは、これを使いましょう。学習するときや、画像生成するときにGPUを使いましょう

RAM 12.67GB
1 時間あたり 0 クレジット消費

ハイメモリ

メモリを増やすモードです。少しだけクレジットを消費します。GPUは使わないけれども、たくさんの画像データ、映像データを加工するときに使いましょう。

RAM 50.99GB
1 時間あたり約 0.13クレジット消費

T4 GPU

V100と比べると低速ですがVRAMが16GBもあり、クレジット消費量が少なめです。

VRAM 16GB
RAM 12.67GB
1 時間あたり約 1.76クレジット消費

ハイメモリ

RAM 50.99GB
1 時間あたり約 1.84クレジット消費

V100 GPU

通常利用の画像生成であればV100 GPUが適しています。VRAMも16GBあるので十分です。

VRAM 16GB
RAM 12.67GB
1 時間あたり約 4.82クレジット消費

ハイメモリ

RAM 50.99GB
1 時間あたり約 4.91クレジット消費

L4 GPU

VRAM 24GBあるため、重めの画像生成で活躍します。

VRAM 24GB
RAM 62.80GB
1 時間あたり約 4.82クレジット消費

A100 GPU

Google Colab 上でもっとも強いマシンです。VRAM が40GBと非常に多いのでLLMを動かしたり、大量の画像生成、映像生成で活躍します。
稀に VRAM 80GBのマシンを使える場合があり、大当たりです。
通常はVRAM 40GBが割り当てられます

VRAM 40GB
RAM 83.48GB
1 時間あたり約 11.77クレジット消費

注意

2024年04月19日現在の情報です。

最後に

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