NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA Tesla P100

**H100 SXM** と **P100** 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 52 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.73/時** および **$0.08/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

P100

VRAM 16GB
FP32 9.3 TFLOPS
TDP 300W
最安 $0.08/h 6 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック H100 SXM P100 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Hopper Pascal -
プロセスノード 4nm 16nm -
ターゲット市場 datacenter datacenter -
フォームファクタ SXM5 Dual-slot PCIe -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 80GB 16GB +400%
メモリタイプ HBM3 HBM2 -
メモリ帯域幅 3.35 TB/s 732 GB/s +358%
メモリバス幅 5120-bit 4096-bit -
演算インフラ
CUDAコア 16,896 3,584 +371%
Tensorコア 528 N/A
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 67 TFLOPS 9.3 TFLOPS +620%
FP16(半精度) 1,979 TFLOPS N/A
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 300W +133%
PCIe インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 3.0 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、P100の16GB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 Tesla P100

現在のクラウド価格に基づくと、P100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 P100

これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper と Pascal を対比させています。**H100 SXM** は **64GB 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、**P100** が現在1時間あたり約 **89% 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 Tesla P100の最適な用途:

  • Legacy AI workloads
  • Precision-heavy training

よくある質問

AI学習に適しているのはH100 SXMとP100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、P100はHBM2メモリ16GB(帯域幅732 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P100の価格差は?

当社のデータによると、H100 SXMは$0.73/時間から、P100は$0.08/時間からです。価格差は約813%です。

H100 SXMの代わりにP100を使用できますか?

要件によります。モデルが16GBのVRAMに収まり、H100 SXMの追加スループットが不要であれば、P100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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