NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA Tesla V100S
**H100 SXM** と **V100S** 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 47 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.73/時** および **$0.88/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 | V100S | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Hopper | Volta | - |
| プロセスノード | 4nm | 12nm | - |
| 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 | 32GB | +150% |
| メモリタイプ | HBM3 | HBM2 | - |
| メモリ帯域幅 | 3.35 TB/s | 1.1 TB/s | +195% |
| メモリバス幅 | 5120-bit | 4096-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 16,896 | 5,120 | +230% |
| Tensorコア | 528 | N/A | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 67 TFLOPS | 16.4 TFLOPS | +309% |
| 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 | 250W | +180% |
| 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、V100Sの32GB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 V100S
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper と Volta を対比させています。**H100 SXM** は **48GB 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 **17% 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 V100Sの最適な用途：
- ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)
- 科学計算
- Legacy architectures
よくある質問
AI学習に適しているのはH100 SXMとV100S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、V100SはHBM2メモリ32GB（帯域幅1.1 TB/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V100Sの価格差は？
当社のデータによると、H100 SXMは$0.73/時間から、V100Sは$0.88/時間からです。価格差は約17%です。
H100 SXMの代わりにV100Sを使用できますか？
要件によります。モデルが32GBのVRAMに収まり、H100 SXMの追加スループットが不要であれば、V100S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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