NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA A100 40GB

**H100 SXM** と **A100 40GB** 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 SXM** 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 46 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.73/時** および **$0.00/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

H100 SXM

VRAM 80GB
FP32 67 TFLOPS
TDP 700W
最安 $0.73/h 46 プロバイダー
NVIDIA

A100 40GB

VRAM 40GB
FP32 19.5 TFLOPS
TDP 250W
最安 $0.89/h 推定価格

📊 詳細スペック比較

スペック H100 SXM A100 40GB 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 & メモリ帯域幅
VRAM容量 80GB 40GB +100%
メモリタイプ HBM3 HBM2 -
メモリ帯域幅 3.35 TB/s 1.5 TB/s +115%
メモリバス幅 5120-bit 5120-bit -
演算インフラ
CUDAコア 16,896 6,912 +144%
Tensorコア 528 432 +22%
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 67 TFLOPS 19.5 TFLOPS +244%
FP16(半精度) 1,979 TFLOPS 312 TFLOPS +534%
TF32(テンソル浮動小数点) 989 TFLOPS N/A
FP64(倍精度) 34 TFLOPS N/A
INT8 (整数精度) 3,958 TOPS N/A
電力と効率
TDP(熱設計電力) 700W 250W +180%
PCIe インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 4.0 x16 -
GPU間相互接続 NVLink 4.0 (900 GB/s) なし -

🎯 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。H100 SXMは80GBを提供し、A100 40GBの40GB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。

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予算重視の選択

NVIDIA H100 SXM

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自動比較分析

テクニカルディープダイブ: H100 SXM vs A100 40GB

これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper と Ampere を対比させています。**H100 SXM** は **40GB 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 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 40GBの最適な用途:

  • Mainstream AI training
  • 科学計算
  • Memory-intensive LLM training

よくある質問

AI学習に適しているのはH100 SXMとA100 40GB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 40GBはHBM2メモリ40GB(帯域幅1.5 TB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、H100 SXMの大容量VRAMが有利です。

クラウドでのH100 SXMとA100 40GBの価格差は?

50以上のクラウドプロバイダーの最新料金は、価格トラッカーでご確認ください。

H100 SXMの代わりにA100 40GBを使用できますか?

要件によります。モデルが40GB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 40GB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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