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。
📊 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。
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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