NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA A800 80GB

**H100 SXM** と **A800** 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。現在、これらのGPUは 49 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.73/時** および **$0.80/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

A800

VRAM 80GB
FP32 19.5 TFLOPS
TDP 400W
最安 $0.80/h 3 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック H100 SXM A800 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 80GB
メモリタイプ HBM3 HBM2e -
メモリ帯域幅 3.35 TB/s 2.0 TB/s +73%
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 400W +75%
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。A800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 H100 SXM

現在のクラウド価格に基づくと、H100 SXMの方が時間単価が安くなっています。

自動比較分析

テクニカルディープダイブ: H100 SXM vs A800

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。コスト面では、**H100 SXM** が現在1時間あたり約 **9% 安く**、予算重視のプロジェクトにおいてより高い価値を提供しています。

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 A800 80GBの最適な用途:

  • AI training
  • 科学計算
  • 国際的な高帯域幅ニーズ

よくある質問

AI学習に適しているのはH100 SXMとA800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、A800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A800の価格差は?

当社のデータによると、H100 SXMは$0.73/時間から、A800は$0.80/時間からです。価格差は約9%です。

H100 SXMの代わりにA800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、A800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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