NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA L40S
NVIDIAのHopperベースのH100 SXMとAda LovelaceベースのL40Sを比較。この世代間比較で、重要なアーキテクチャの改善が明らかになります。
📊 詳細スペック比較
| スペック | H100 SXM | L40S | 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 | Dual-slot PCIe | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 80GB | 48GB | +67% |
| メモリタイプ | HBM3 | GDDR6 | - |
| メモリ帯域幅 | 3.35 TB/s | 864 GB/s | +288% |
| メモリバス | 5120-bit | 384-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 16,896 | 18,176 | -7% |
| Tensorコア | 528 | 568 | -7% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 67 TFLOPS | 91.6 TFLOPS | -27% |
| FP16（半精度） | 1979 TFLOPS | 183.2 TFLOPS | +980% |
| TF32（テンソル浮動小数点） | 989 TFLOPS | N/A | |
| FP64（倍精度） | 34 TFLOPS | N/A | |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 700W | 350W | +100% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 4.0 (900 GB/s) | 利用不可 | - |
🎯 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、L40Sの48GB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 L40S
現在のクラウド価格に基づくと、L40Sの方が時間単価が安くなっています。
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 L40Sの最適な用途：
- AI推論
- 生成AI
- 最大メモリ帯域幅
よくある質問
AI学習に適しているのはH100 SXMとL40S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、L40SはGDDR6メモリ48GB（帯域幅864 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L40Sの価格差は？
当社のデータによると、H100 SXMは$0.73/時間から、L40Sは$0.32/時間からです。価格差は約128%です。
H100 SXMの代わりにL40Sを使用できますか？
要件によります。モデルが48GBのVRAMに収まり、H100 SXMの追加スループットが不要であれば、L40S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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