NVIDIA H100 PCIe VS AMD Instinct MI300X
**H100 PCIe** と **Instinct MI300X** 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 MI300X** 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 6 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.00/時** および **$0.95/時** からレンタル可能です。
Instinct MI300X
📊 詳細スペック比較
| スペック | H100 PCIe | Instinct MI300X | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Hopper | CDNA 3 | - |
| プロセスノード | 4nm | 5nm + 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 | 192GB | -58% |
| メモリタイプ | HBM3 | HBM3 | - |
| メモリ帯域幅 | 2.0 TB/s | 5.3 TB/s | -62% |
| 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 | 19,456 | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 51 TFLOPS | 163.4 TFLOPS | -69% |
| FP16（半精度） | 1,513 TFLOPS | 1,307.4 TFLOPS | +16% |
| FP64（倍精度） | N/A | 81.7 TFLOPS | |
| INT8 (整数精度) | N/A | 2,614.9 TOPS | |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 350W | 750W | -53% |
| PCIe インターフェース | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
AMD Instinct MI300X
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 MI300Xは192GB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 MI300X
ライブ価格を比較して、ワークロードに最適な価格を見つけてください。
テクニカルディープダイブ: H100 PCIe vs Instinct MI300X
NVIDIA Hopper と AMD CDNA 3 の直接対決です。**Instinct MI300X** は **112GB 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 MI300Xの最適な用途：
- 大規模LLM推論
- 大容量VRAM
- CUDA専用ソフトウェア
よくある質問
AI学習に適しているのはH100 PCIeとInstinct MI300X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 MI300XはHBM3メモリ192GB（帯域幅5.3 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI300Xの大容量VRAMが有利です。
クラウドでのH100 PCIeとInstinct MI300Xの価格差は？
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H100 PCIeの代わりにInstinct MI300Xを使用できますか？
要件によります。モデルが192GB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 MI300X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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