NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA L4
**H100 SXM** と **L4** 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 78 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.73/時** および **$0.26/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 | L4 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Hopper | Ada Lovelace | - |
| 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 | Single-slot PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 80GB | 24GB | +233% |
| メモリタイプ | HBM3 | GDDR6 | - |
| メモリ帯域幅 | 3.35 TB/s | 300 GB/s | +1017% |
| メモリバス幅 | 5120-bit | 192-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 16,896 | 7,424 | +128% |
| Tensorコア | 528 | 232 | +128% |
| RTコア (レイトレーシング) | N/A | 58 | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 67 TFLOPS | 30.3 TFLOPS | +121% |
| FP16（半精度） | 1,979 TFLOPS | 121 TFLOPS | +1536% |
| 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 | 72W | +872% |
| 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、L4の24GB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 L4
現在のクラウド価格に基づくと、L4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 L4
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper と Ada Lovelace を対比させています。**H100 SXM** は **56GB 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、**L4** が現在1時間あたり約 **64% 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 L4の最適な用途：
- エッジAI推論
- 動画トランスコーディング
- 大規模モデル学習
よくある質問
AI学習に適しているのはH100 SXMとL4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、L4はGDDR6メモリ24GB（帯域幅300 GB/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L4の価格差は？
当社のデータによると、H100 SXMは$0.73/時間から、L4は$0.26/時間からです。価格差は約181%です。
H100 SXMの代わりにL4を使用できますか？
要件によります。モデルが24GBのVRAMに収まり、H100 SXMの追加スループットが不要であれば、L4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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