NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA A100 80GB
NVIDIAのHopperベースのH100 SXMとAmpereベースのA100 80GBを比較。この世代間比較で、重要なアーキテクチャの改善が明らかになります。
📊 詳細スペック比較
| スペック | H100 SXM | A100 80GB | 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 | SXM5 | SXM4 / PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 80GB | 80GB | |
| メモリタイプ | HBM3 | HBM2e | - |
| メモリ帯域幅 | 3.35 TB/s | 2.0 TB/s | +64% |
| メモリバス | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 16,896 | 6,912 | +144% |
| Tensorコア | 528 | 432 | +22% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 67 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | +244% |
| FP16（半精度） | 1979 TFLOPS | 312 TFLOPS | +534% |
| TF32（テンソル浮動小数点） | 989 TFLOPS | 156 TFLOPS | +534% |
| FP64（倍精度） | 34 TFLOPS | 9.7 TFLOPS | +251% |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 700W | 400W | +75% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 4.0 (900 GB/s) | NVLink 3.0 (600 GB/s) | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
NVIDIA H100 SXM
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。A100 80GBは80GBを提供し、H100 SXMの80GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA H100 SXM
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 A100 80GB
現在のクラウド価格に基づくと、A100 80GBの方が時間単価が安くなっています。
NVIDIA H100 SXMの最適な用途：
- LLMトレーニング
- 基礎モデル事前学習
- 小規模推論
NVIDIA A100 80GBの最適な用途：
- AIモデルトレーニング
- 科学計算
- 最新FP8精度ワークロード
よくある質問
AI学習に適しているのはH100 SXMとA100 80GB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 SXMはHBM3メモリ80GB（帯域幅3.35 TB/s）を搭載し、A100 80GB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 SXMとA100 80GBの価格差は？
当社のデータによると、H100 SXMは$0.73/時間から、A100 80GBは$0.40/時間からです。価格差は約82%です。
H100 SXMの代わりにA100 80GB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 SXMの追加スループットが不要であれば、A100 80GB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 SXMのNVLinkサポート（NVLink 4.0 (900 GB/s)）が不可欠かもしれません。
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