NVIDIA H100 PCIe VS NVIDIA L40S
**H100 PCIe** と **L40S** 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。**H100 PCIe** は大規模モデル向けに、より多くのVRAMを提供しますが、**L40S** 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 32 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.00/時** および **$0.26/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 | L40S | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Hopper | Ada Lovelace | - |
| 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 | Dual-slot PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 80GB | 48GB | +67% |
| メモリタイプ | HBM3 | GDDR6 | - |
| メモリ帯域幅 | 2.0 TB/s | 864 GB/s | +131% |
| メモリバス幅 | 5120-bit | 384-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 14,592 | 18,176 | -20% |
| Tensorコア | 456 | 568 | -20% |
| RTコア (レイトレーシング) | N/A | 142 | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 51 TFLOPS | 91.6 TFLOPS | -44% |
| FP16（半精度） | 1,513 TFLOPS | 183.2 TFLOPS | +726% |
| INT8 (整数精度) | N/A | 733 TOPS | |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 350W | 350W | |
| 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。H100 PCIeは80GBを提供し、L40Sの48GB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 L40S
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 L40S
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper と Ada Lovelace を対比させています。**H100 PCIe** は **32GB 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 L40Sの最適な用途：
- AI推論
- 生成AI
- 最大メモリ帯域幅
よくある質問
AI学習に適しているのはH100 PCIeとL40S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、L40SはGDDR6メモリ48GB（帯域幅864 GB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、H100 PCIeの大容量VRAMが有利です。
クラウドでのH100 PCIeとL40Sの価格差は？
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H100 PCIeの代わりにL40Sを使用できますか？
要件によります。モデルが48GBのVRAMに収まり、H100 PCIeの追加スループットが不要であれば、L40S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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