NVIDIA H100 PCIe VS NVIDIA A800 80GB
**H100 PCIe** と **A800** 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。現在、これらのGPUは 3 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.00/時** および **$0.80/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | H100 PCIe | A800 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Hopper | Ampere | - |
| プロセスノード | 4nm | 7nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | Dual-slot PCIe | SXM4 / PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 80GB | 80GB | |
| メモリタイプ | HBM3 | HBM2e | - |
| メモリ帯域幅 | 2.0 TB/s | 2.0 TB/s | +3% |
| メモリバス幅 | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 14,592 | 6,912 | +111% |
| Tensorコア | 456 | 432 | +6% |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 51 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | +162% |
| FP16（半精度） | 1,513 TFLOPS | 312 TFLOPS | +385% |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 350W | 400W | -13% |
| 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。A800は80GB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
NVIDIA A800 80GB
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 A800
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper と Ampere を対比させています。
NVIDIA H100 PCIeの最適な用途：
- AI推論
- Enterprise AI
- Highest-end training
NVIDIA A800 80GBの最適な用途：
- AI training
- 科学計算
- 国際的な高帯域幅ニーズ
よくある質問
AI学習に適しているのはH100 PCIeとA800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、A800はHBM2eメモリ80GB（帯域幅2.0 TB/s）を搭載しています。両GPUのVRAM容量は同等なので、他の性能特性が決め手となります。
クラウドでのH100 PCIeとA800の価格差は？
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H100 PCIeの代わりにA800を使用できますか？
要件によります。モデルが80GBのVRAMに収まり、H100 PCIeの追加スループットが不要であれば、A800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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