NVIDIA H100 PCIe VS AMD Instinct MI250

**H100 PCIe** と **Instinct MI250** 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。**Instinct MI250** は大規模モデル向けに、より多くのVRAMを提供しますが、**H100 PCIe** も他の領域で競争力を維持しています。現在、これらのGPUは 1 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.00/時** および **$1.30/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

H100 PCIe

VRAM 80GB
FP32 51 TFLOPS
TDP 350W
最安 $1.50/h 推定価格
AMD

Instinct MI250

VRAM 128GB
FP32 45.3 TFLOPS
TDP 500W
最安 $1.30/h 1 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック H100 PCIe Instinct MI250 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Hopper CDNA 2 -
プロセスノード 4nm 6nm -
ターゲット市場 datacenter datacenter -
フォームファクタ Dual-slot PCIe OAM -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 80GB 128GB -38%
メモリタイプ HBM3 HBM2e -
メモリ帯域幅 2.0 TB/s 3.2 TB/s -38%
メモリバス幅 5120-bit 8192-bit -
演算インフラ
CUDAコア 14,592 N/A
Tensorコア 456 N/A
ストリームプロセッサ N/A 13,312
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 51 TFLOPS 45.3 TFLOPS +13%
FP16(半精度) 1,513 TFLOPS N/A
FP64(倍精度) N/A 45.3 TFLOPS
電力と効率
TDP(熱設計電力) 350W 500W -30%
PCIe インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 4.0 x16 -

🎯 ユースケース推奨

🧠

LLM・大規模モデル学習

NVIDIA H100 PCIe

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。Instinct MI250は128GBを提供し、H100 PCIeの80GBと比較して優れています。

AI推論

NVIDIA H100 PCIe

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

AMD Instinct MI250

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自動比較分析

テクニカルディープダイブ: H100 PCIe vs Instinct MI250

NVIDIA Hopper と AMD CDNA 2 の直接対決です。**Instinct MI250** は **48GB 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。

NVIDIA H100 PCIeの最適な用途:

  • AI推論
  • Enterprise AI
  • Highest-end training

AMD Instinct MI250の最適な用途:

  • ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)
  • Matrix math workloads
  • CUDA native apps

よくある質問

AI学習に適しているのはH100 PCIeとInstinct MI250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。H100 PCIeはHBM3メモリ80GB(帯域幅2.0 TB/s)を搭載し、Instinct MI250はHBM2eメモリ128GB(帯域幅3.2 TB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI250の大容量VRAMが有利です。

クラウドでのH100 PCIeとInstinct MI250の価格差は?

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H100 PCIeの代わりにInstinct MI250を使用できますか?

要件によります。モデルが128GBのVRAMに収まり、H100 PCIeの追加スループットが不要であれば、Instinct MI250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、H100 PCIeのアーキテクチャが不可欠かもしれません。

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