NVIDIA H200 VS NVIDIA H100 SXM
H200とH100 SXMはどちらもNVIDIAのHopperアーキテクチャで構築されています。この比較は、同じGPUファミリー内の異なる構成を選択するのに役立ちます。
📊 詳細スペック比較
| スペック | H200 | H100 SXM | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Hopper | Hopper | - |
| 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 | SXM5 | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 141GB | 80GB | +76% |
| メモリタイプ | HBM3e | HBM3 | - |
| メモリ帯域幅 | 4.8 TB/s | 3.35 TB/s | +43% |
| メモリバス | 6144-bit | 5120-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 16,896 | 16,896 | |
| Tensorコア | 528 | 528 | |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 67 TFLOPS | 67 TFLOPS | |
| FP16（半精度） | 1979 TFLOPS | 1979 TFLOPS | |
| TF32（テンソル浮動小数点） | 989 TFLOPS | 989 TFLOPS | |
| FP64（倍精度） | 34 TFLOPS | 34 TFLOPS | |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 700W | 700W | |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 4.0 (900 GB/s) | NVLink 4.0 (900 GB/s) | - |
🎯 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、H100 SXMの80GB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。
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 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
よくある質問
AI学習に適しているのはH200とH100 SXM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、H100 SXMはHBM3メモリ80GB（帯域幅3.35 TB/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H100 SXMの価格差は？
当社のデータによると、H200は$1.49/時間から、H100 SXMは$0.73/時間からです。価格差は約104%です。
H200の代わりにH100 SXMを使用できますか？
要件によります。モデルが80GBのVRAMに収まり、H200の追加スループットが不要であれば、H100 SXM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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