NVIDIA H100 PCIe VS NVIDIA Tesla P40

**H100 PCIe** と **P40** 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 1 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.00/時** および **$0.51/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

P40

VRAM 24GB
FP32 12 TFLOPS
TDP 250W
最安 $0.51/h 1 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック H100 PCIe P40 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Hopper Pascal -
プロセスノード 4nm 16nm -
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 24GB +233%
メモリタイプ HBM3 GDDR5 -
メモリ帯域幅 2.0 TB/s 347 GB/s +476%
メモリバス幅 5120-bit 384-bit -
演算インフラ
CUDAコア 14,592 3,840 +280%
Tensorコア 456 N/A
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 51 TFLOPS 12 TFLOPS +325%
FP16(半精度) 1,513 TFLOPS N/A
電力と効率
TDP(熱設計電力) 350W 250W +40%
PCIe インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 3.0 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、P40の24GB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 Tesla P40

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。

自動比較分析

テクニカルディープダイブ: H100 PCIe vs P40

これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper と Pascal を対比させています。**H100 PCIe** は **56GB 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 Tesla P40の最適な用途:

  • AI推論
  • ビデオ分析
  • トレーニングワークロード

よくある質問

AI学習に適しているのはH100 PCIeとP40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、P40はGDDR5メモリ24GB(帯域幅347 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P40の価格差は?

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H100 PCIeの代わりにP40を使用できますか?

要件によります。モデルが24GBのVRAMに収まり、H100 PCIeの追加スループットが不要であれば、P40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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