NVIDIA A100

Product

データセンター向けAIアクセラレータ(Ampereアーキテクチャ)

最終更新: 2026-07-22

6 References

https://www.refbase.ai/entity/a100

Knowledge Dossier

公開済みEvidenceをIdentity / Capability / Credibility / Use Case / Constraints・Current Statusの軸で機械的に集約したものです(新規の主張・推測は含みません)。

Identity

  • NVIDIAの公式発表(2020年5月)によれば、NVIDIA A100はAmpereアーキテクチャを採用するデータセンター向けAIアクセラレータ(GPU)であり、発表と同時に量産・出荷が開始された。検証待ち NVIDIA's New Ampere Data Center GPU in Full Production

Capability

  • NVIDIAの公式発表(2020年5月)によれば、NVIDIA A100はAmpereアーキテクチャを採用するデータセンター向けAIアクセラレータ(GPU)であり、発表と同時に量産・出荷が開始された。検証待ち NVIDIA's New Ampere Data Center GPU in Full Production
  • NVIDIA A100公式のサイト(https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/)は、NVIDIA A100の主要製品・提供機能に関する一次情報である。既存ReferenceはMIGによる7分割機能や一般的な用途のみに触れており、具体的なメモリ帯域幅の数値は含まれていないため新規情報である。具体的には「The A100 80GB debuts the world's fastest memory bandwidth at over 2 terabytes per second (TB/s).」といった記載がある。ただし、これは取得時点で公開されている構成であり、各提供物の機能範囲・提供地域・提供終了の有無はこのSourceからは確認できません。 『世界最速』という評価はA100発売(2020年)時点のNVIDIA自身の主張であり、後継のH100・Blackwellが登場した現在ではこの記録はNVIDIA自身の後継製品によって更新されている可能性が高い。2026年08月27日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。検証待ち NVIDIA A100主要製品・提供機能に関する公開情報
  • NVIDIA A100公式の製品ドキュメント(https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/)は、NVIDIA A100の導入形態に関する一次情報である。既存Referenceは利用場面を『データセンターでのAI学習・推論、MIGによる複数ワークロード分割』という一般論でのみ述べており、具体的なクラウド提供形態(AWSインスタンス名・GPU搭載数)には触れていないため新規情報である。具体的には「P4d instances are powered by NVIDIA A100 Tensor Core GPUs and deliver industry-leading high throughput and low-latency networking; the p4d.24xlarge instance type contains 8 A100 GPUs.」といった記載がある。ただし、提供形態の詳細(対応地域・対応バージョン等)はこのSourceからは確認できません。 このAWS公式ページはA100の可用性の一例であり、他クラウド(Azure、GCP等)での提供状況までは示していない。また将来AWSがP4を提供終了する可能性はこのページからは分からない。2026年08月27日に同Sourceを取得し、この内容を確認した。検証待ち NVIDIA A100導入形態に関する公開情報

Credibility

Use Case

公開Evidence未整備

Constraints / Current Status

  • NVIDIA A100は、Multi-Instance GPU(MIG)機能により1枚のGPUを最大7つの独立したインスタンスへ分割できる点を初めて搭載した世代である点が特徴で、後継のH100・Blackwellもこの機能を継承している。検証待ち H100 GPU | NVIDIA
  • MLPerf Training v1.0(2021年)のベンチマーク結果では、NVIDIA A100を用いた構成が応募全体の約70%、オンプレミス区分の結果の約97%を占め、NVIDIAが市場で支配的な地位にあったとServeTheHomeが分析している。検証待ち MLPerf Training v1.0 Results Still NVIDIA Led but with 500W NVIDIA A100

Key References

Knowledge Graph

References — 問い別の知識

データアクセス

各APIエンドポイントはJSON形式でデータを返します。生成AIのツール呼び出し・RAG連携での利用を想定しています。