NVIDIA H100 PCIe VS NVIDIA GH200 Grace Hopper

**H100 PCIe** と **GH200** 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 4 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.00/時** および **$1.49/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
NVIDIA

GH200

VRAM 96GB
FP32 67 TFLOPS
TDP 900W
最安 $1.49/h 4 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック H100 PCIe GH200 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Hopper Hopper + Grace -
プロセスノード 4nm 4nm -
ターゲット市場 datacenter datacenter -
フォームファクタ Dual-slot PCIe Superchip -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 80GB 96GB -17%
メモリタイプ HBM3 HBM3 -
メモリ帯域幅 2.0 TB/s 4.0 TB/s -50%
メモリバス幅 5120-bit 6144-bit -
演算インフラ
CUDAコア 14,592 16,896 -14%
Tensorコア 456 528 -14%
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 51 TFLOPS 67 TFLOPS -24%
FP16(半精度) 1,513 TFLOPS 1,979 TFLOPS -24%
TF32(テンソル浮動小数点) N/A 989 TFLOPS
FP64(倍精度) N/A 34 TFLOPS
電力と効率
TDP(熱設計電力) 350W 900W -61%
PCIe インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 5.0 x16 -
GPU間相互接続 なし NVLink-C2C (900 GB/s) -

🎯 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、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 GH200 Grace Hopper

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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 GH200

これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper と Hopper + Grace を対比させています。**GH200** は **16GB 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

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

よくある質問

AI学習に適しているのはH100 PCIeとGH200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、GH200はHBM3メモリ96GB(帯域幅4.0 TB/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H100 PCIeとGH200の価格差は?

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H100 PCIeの代わりにGH200を使用できますか?

要件によります。モデルが96GBのVRAMに収まり、H100 PCIeの追加スループットが不要であれば、GH200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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