NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA GH200 Grace Hopper
**H100 SXM** と **GH200** 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。**GH200** は大規模モデル向けに、より多くのVRAMを提供しますが、**H100 SXM** も他の領域で競争力を維持しています。現在、これらのGPUは 50 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.73/時** および **$1.49/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 | GH200 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Hopper | Hopper + Grace | - |
| プロセスノード | 4nm | 4nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | SXM5 | Superchip | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 80GB | 96GB | -17% |
| メモリタイプ | HBM3 | HBM3 | - |
| メモリ帯域幅 | 3.35 TB/s | 4.0 TB/s | -16% |
| メモリバス幅 | 5120-bit | 6144-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 16,896 | 16,896 | |
| Tensorコア | 528 | 528 | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 67 TFLOPS | 67 TFLOPS | |
| FP16（半精度） | 1,979 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | |
| TF32（テンソル浮動小数点） | 989 TFLOPS | 989 TFLOPS | |
| FP64（倍精度） | 34 TFLOPS | 34 TFLOPS | |
| INT8 (整数精度) | 3,958 TOPS | N/A | |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 700W | 900W | -22% |
| PCIe インターフェース | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| GPU間相互接続 | NVLink 4.0 (900 GB/s) | NVLink-C2C (900 GB/s) | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
NVIDIA GH200 Grace Hopper
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。GH200は96GB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 GH200
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper と Hopper + Grace を対比させています。**GH200** は **16GB 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。コスト面では、**H100 SXM** が現在1時間あたり約 **51% 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 GH200 Grace Hopperの最適な用途：
- CPU+GPU統合コンピューティング
- 大容量メモリAIワークロード
- 標準GPUデプロイ
よくある質問
AI学習に適しているのはH100 SXMとGH200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、GH200はHBM3メモリ96GB（帯域幅4.0 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、GH200の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのH100 SXMとGH200の価格差は？
当社のデータによると、H100 SXMは$0.73/時間から、GH200は$1.49/時間からです。価格差は約51%です。
H100 SXMの代わりにGH200を使用できますか？
要件によります。モデルが96GBのVRAMに収まり、H100 SXMの追加スループットが不要であれば、GH200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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