NVIDIA H200 VS NVIDIA H100 PCIe

**H200** と **H100 PCIe** 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 4 社のプロバイダーから、それぞれ **$1.49/時** および **$0.00/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

H100 PCIe

VRAM 80GB
FP32 51 TFLOPS
TDP 350W
最安 $1.50/h 推定価格

📊 詳細スペック比較

スペック H200 H100 PCIe 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 Dual-slot PCIe -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 141GB 80GB +76%
メモリタイプ HBM3e HBM3 -
メモリ帯域幅 4.8 TB/s 2.0 TB/s +140%
メモリバス幅 6144-bit 5120-bit -
演算インフラ
CUDAコア 16,896 14,592 +16%
Tensorコア 528 456 +16%
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 67 TFLOPS 51 TFLOPS +31%
FP16(半精度) 1,979 TFLOPS 1,513 TFLOPS +31%
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 350W +100%
PCIe インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 5.0 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、H100 PCIeの80GBと比較して優れています。

AI推論

NVIDIA H100 PCIe

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 H200

ライブ価格を比較して、ワークロードに最適な価格を見つけてください。

自動比較分析

テクニカルディープダイブ: H200 vs H100 PCIe

両方のGPUは NVIDIA の Hopper アーキテクチャを採用しています。主な違いは、メモリ容量と演算コア数にあります。**H200** は **61GB 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。

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 PCIeの最適な用途:

  • AI推論
  • Enterprise AI
  • Highest-end training

よくある質問

AI学習に適しているのはH200とH100 PCIe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 PCIeはHBM3メモリ80GB(帯域幅2.0 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 PCIeの価格差は?

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H200の代わりにH100 PCIe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 PCIe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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