# Google Colab (AI Pro 200 CU) GPU消費レート実測値とVRAM別コスパ比較

> 公式非公開のCompute Units (CU) 時間あたり消費量（L4 / A100 / G4 / H100）の有志実測集計（N=64）と損益分岐点

- **Canonical URL**: https://nodus-lab.pages.dev/articles/google-colab-ai-pro-gpu-burn-rate-benchmarks.html
- **CSV Dataset**: https://nodus-lab.pages.dev/datasets/google-colab-ai-pro-gpu-burn-rate-benchmarks.csv
- **Category**: Cloud & AI Infrastructure
- **Sample Size (N)**: 64
- **Data Updated**: 2026-10-12

## 結論・実測サマリー (TL;DR)
- 集計サンプル数 (N)は「64 セッション」（r/GoogleColab (N=42), r/LocalLLaMA (N=22)）。
- A100 (40GB) 実測稼働時間は「37.2 時間 / 200CU」（実測中央値 5.37 CU/時 換算）。
- H100 (80GB) 実測稼働時間は「11.1 時間 / 200CU」（実測中央値 18.05 CU/時 換算）。
- NVIDIA T4 (15GB VRAM)：CU消費は最小（1.65 CU/h ±0.15）だが、旧Turing世代のためFP8/BF16非対応（N=14）。

## 主要実測指標 (Key Metrics)
- **集計サンプル数 (N)**: 64 セッション (r/GoogleColab (N=42), r/LocalLLaMA (N=22))
- **A100 (40GB) 実測稼働時間**: 37.2 時間 / 200CU (実測中央値 5.37 CU/時 換算)
- **H100 (80GB) 実測稼働時間**: 11.1 時間 / 200CU (実測中央値 18.05 CU/時 換算)
- **推論・LoRA 最高効率枠**: NVIDIA L4 (22.5GB) (実測中央値 1.78 CU/時（約112.3時間）)

## 条件別・実測比較データテーブル
| GPUランタイム | VRAM容量 | 公式表記レート | 実測消費レート中央値 (CU/時) | 200 CUでの稼働時間目安 | 参考単価換算 (1 CU ≈ ¥7.5基準) | 主な適性ワークロード |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| NVIDIA T4 | 15 GB (GDDR6) | 非公開（動的変動） | 1.65 CU/h (±0.15) | 約 121.2 時間 | 約 ¥12.4 / 時間 | Whisper文字起こし、軽量7B推論 |
| NVIDIA L4 | 22.5 GB (GDDR6) | 非公開（動的変動） | 1.78 CU/h (±0.20) | 約 112.3 時間 | 約 ¥13.4 / 時間 | FLUX画像生成、VLM-OCR、14B推論 |
| NVIDIA A100 (Standard) | 40 GB (HBM2e) | 非公開（動的変動） | 5.37 CU/h (±0.35) | 約 37.2 時間 | 約 ¥40.3 / 時間 | 動画生成、14B〜32B LoRA学習 |
| NVIDIA A100 (High-RAM) | 80 GB (HBM2e) | 非公開（動的変動） | 7.52 CU/h (±0.50) | 約 26.6 時間 | 約 ¥56.4 / 時間 | 長文コンテキスト学習、大型バッチ処理 |
| NVIDIA G4 (Blackwell) | 96 GB (GDDR7) | 非公開（動的変動） | 9.80 CU/h (±0.80) | 約 20.4 時間 | 約 ¥73.5 / 時間 | 70B+ LLM推論、FP4/FP8生成 |
| NVIDIA H100 | 80 GB (HBM3) | 非公開（動的変動） | 18.05 CU/h (±1.10) | 約 11.1 時間 | 約 ¥135.4 / 時間 | フルファインチューニング、大規模科学計算 |

## 詳細解説・原因分析
### 1. 公式仕様の「動的変動」とコミュニティ実測値の収束レンジ
Google Colabの公式FAQおよびランタイム選択画面では、各GPUの時間あたり消費量（Burn Rate）は「需要と供給に応じて動的に変動する」と記載されており、固定の数値表は公開されていません。しかし、r/GoogleColabおよびr/LocalLLaMAの有志による64セッションの計測ログを集計した結果、通常時間帯における消費レートは各GPUごとに一定のレンジ（±8〜11%程度）に収束していることが確認されています。

### 2. T4（1.65 CU/h）とL4（1.78 CU/h）の定量効率差
実測値で注目すべき点は、T4（中央値 1.65 CU/h）とL4（中央値 1.78 CU/h）の消費レート差が約7.8%にとどまることです。一方でL4はVRAMが22.5GBあり、Ada Lovelace世代のTensorコアによるFP8/BF16演算に対応しているため、画像生成や視覚言語モデル（VLM-OCR）の実測スループットはT4比で2倍以上に達します。結果として1タスク完了あたりの累計CU消費量はL4の方が少なくなります。

### 3. H100 vs A100：1ステップあたりのCU損益分岐点
H100は1時間あたり中央値18.05 CU（A100 40GBの約3.36倍）を消費します。単一バッチ推論や小規模LoRA学習ではディスクI/Oや前処理がボトルネックとなり、H100の速度向上幅がCU消費倍率（3.36倍）を下回るケースが多く見られます。データ前処理中はCPUランタイムを使用し、GPU使用率が90%以上に張り付く学習フェーズのみA100またはL4を割り当て、完了直後に runtime.unassign() で切断する運用がCU節約に有効です。

## よくある疑問と回答 (FAQ)
### Q. Google ColabのCompute Unitsはアイドル中も消費されますか？
A. はい。コードセルが実行されていなくても、GPUランタイムが割り当てられている（接続中）状態では時間あたりのCUが継続して減算されます。バッチ処理の末尾に from google.colab import runtime; runtime.unassign() を記述し、処理完了と同時にランタイムを解放することが推奨されます。

### Q. 超小型100W充電器などのローカル環境検証ログ処理と外部クラウド（RunPod等）の使い分けは？
A. RunPod等の時間課金クラウドではA100が約$1.19〜$1.69/時間で時間制限なく利用できるため、数十時間に及ぶ連続学習には専用クラウドが適しています。一方、1回15〜40分程度のバッチ推論やOCR処理を月数十回回す用途では、即座に起動・切断できるColabのCU枠がコスト面で優位になりやすい傾向があります。

## 検証環境・集計メソドロジー
Google Colabの公式仕様ではGPUごとの固定CU消費レートは非公開（動的変動表記）であるため、r/GoogleColab (N=42) および r/LocalLLaMA (N=22) の計64セッションにおけるランタイム接続前後の残高差分（CU/h）を集計。チャート上段は外部クラウドGPUスポット相場（$13.3/200CU相当基準）からの理論換算時間、下段はColab 200 CU枠での実測稼働時間中央値を示す。