NVIDIA GH200 Grace Hopper VS NVIDIA T4G
**GH200** と **T4G** のどちらを選ぶかは、特定のAIワークロードの要件によって異なります。**GH200** はメモリ容量と演算能力の両方でリードしており、ハイエンドな大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに非常に強力な選択肢となります。現在、これらのGPUは 5 社のプロバイダーから、それぞれ **$1.49/時** および **$0.23/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | GH200 | T4G | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Hopper + Grace | Turing | - |
| プロセスノード | 4nm | 12nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | Superchip | AWS Instance | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 96GB | 16GB | +500% |
| メモリタイプ | HBM3 | GDDR6 | - |
| メモリ帯域幅 | 4.0 TB/s | 320 GB/s | +1150% |
| メモリバス幅 | 6144-bit | 256-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 16,896 | 2,560 | +560% |
| Tensorコア | 528 | N/A | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 67 TFLOPS | 8.1 TFLOPS | +727% |
| FP16（半精度） | 1,979 TFLOPS | N/A | |
| TF32（テンソル浮動小数点） | 989 TFLOPS | N/A | |
| FP64（倍精度） | 34 TFLOPS | N/A | |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 900W | 70W | +1186% |
| PCIe インターフェース | PCIe 5.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
| GPU間相互接続 | NVLink-C2C (900 GB/s) | なし | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
NVIDIA GH200 Grace Hopper
大規模言語モデルの学習には、より大きなVRAM容量とメモリ帯域幅が重要です。GH200は96GBを提供し、T4Gの16GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA GH200 Grace Hopper
推論ワークロードでは、ワットあたりの性能が最も重要です。FP16/INT8スループットと消費電力のバランスを考慮してください。
予算重視の選択
NVIDIA T4G
現在のクラウド価格に基づくと、T4Gの方が時間単価が安くなっています。
テクニカルディープダイブ: GH200 vs T4G
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper + Grace と Turing を対比させています。**GH200** は **80GB という大幅なVRAMのアドバンテージ**を持っており、これは大規模なデータセットや言語モデルのトレーニングにおいて不可欠です。コスト面では、**T4G** が現在1時間あたり約 **85% 安く**、予算重視のプロジェクトにおいてより高い価値を提供しています。
NVIDIA GH200 Grace Hopperの最適な用途：
- CPU+GPU統合コンピューティング
- 大容量メモリAIワークロード
- 標準GPUデプロイ
NVIDIA T4Gの最適な用途：
- ARM-based AI inference
- x86 native workloads
よくある質問
AI学習に適しているのはGH200とT4Gのどちらですか？
AI学習では、VRAM容量、メモリ帯域幅、Tensorコア性能が重要な要素です。GH200はHBM3メモリ96GB（帯域幅4.0 TB/s）を搭載し、T4GはGDDR6メモリ16GB（帯域幅320 GB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、GH200の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのGH200とT4Gの価格差は？
当社のデータによると、GH200は$1.49/時間から、T4Gは$0.23/時間からです。価格差は約548%です。
GH200の代わりにT4Gを使用できますか？
要件によります。モデルが16GBのVRAMに収まり、GH200の追加スループットが不要であれば、T4Gはコスト効率の良い選択肢です。ただし、最大メモリ容量やマルチGPUスケーリングが必要なワークロードには、GH200のNVLinkサポート（NVLink-C2C (900 GB/s)）が不可欠かもしれません。
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