NVIDIA H200 VS NVIDIA A40

**H200** と **A40** 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。**H200** 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 14 社のプロバイダーから、それぞれ **$1.49/時** および **$0.08/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

H200

VRAM 141GB
FP32 67 TFLOPS
TDP 700W
最安 $1.49/h 4 プロバイダー
NVIDIA

A40

VRAM 48GB
FP32 37.4 TFLOPS
TDP 300W
最安 $0.08/h 10 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック H200 A40 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Hopper Ampere -
プロセスノード 4nm 8nm -
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 141GB 48GB +194%
メモリタイプ HBM3e GDDR6 -
メモリ帯域幅 4.8 TB/s 696 GB/s +590%
メモリバス幅 6144-bit 384-bit -
演算インフラ
CUDAコア 16,896 10,752 +57%
Tensorコア 528 336 +57%
RTコア (レイトレーシング) N/A 84
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 67 TFLOPS 37.4 TFLOPS +79%
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 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 H200

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。H200は141GBを提供し、A40の48GBと比較して優れています。

AI推論

NVIDIA H200

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 A40

現在のクラウド価格に基づくと、A40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: H200 vs A40

これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Hopper と Ampere を対比させています。**H200** は **93GB 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、**A40** が現在1時間あたり約 **95% 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 H200の最適な用途:

  • 大規模LLM推論
  • 大規模コンテキストウィンドウモデル
  • 予算重視の展開

NVIDIA A40の最適な用途:

  • ビジュアルコンピューティング
  • AI推論
  • ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)

よくある質問

AI学習に適しているのはH200とA40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。H200はHBM3eメモリ141GB(帯域幅4.8 TB/s)を搭載し、A40はGDDR6メモリ48GB(帯域幅696 GB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、H200の大容量VRAMが有利です。

クラウドでのH200とA40の価格差は?

当社のデータによると、H200は$1.49/時間から、A40は$0.08/時間からです。価格差は約1763%です。

H200の代わりにA40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、H200の追加スループットが不要であれば、A40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、H200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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