NVIDIA H100 PCIe VS NVIDIA T4
**H100 PCIe** と **T4** 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 10 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.00/時** および **$0.11/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 | T4 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Hopper | Turing | - |
| プロセスノード | 4nm | 12nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | Dual-slot PCIe | Single-slot PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 80GB | 16GB | +400% |
| メモリタイプ | HBM3 | GDDR6 | - |
| メモリ帯域幅 | 2.0 TB/s | 320 GB/s | +525% |
| メモリバス幅 | 5120-bit | 256-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 14,592 | 2,560 | +470% |
| Tensorコア | 456 | 320 | +43% |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 51 TFLOPS | 8.1 TFLOPS | +530% |
| FP16（半精度） | 1,513 TFLOPS | 65 TFLOPS | +2228% |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 350W | 70W | +400% |
| 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、T4の16GB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 T4
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 T4
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper と Turing を対比させています。**H100 PCIe** は **64GB 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 T4の最適な用途：
- AI推論
- 動画トランスコーディング
- 大規模モデル学習
よくある質問
AI学習に適しているのはH100 PCIeとT4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、T4はGDDR6メモリ16GB（帯域幅320 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T4の価格差は？
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H100 PCIeの代わりにT4を使用できますか？
要件によります。モデルが16GBのVRAMに収まり、H100 PCIeの追加スループットが不要であれば、T4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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