NVIDIA H200 VS NVIDIA Tesla V100S
**H200** 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。**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 5 社のプロバイダーから、それぞれ **$1.49/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 | H200 | 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 | 141GB | 32GB | +341% |
| メモリタイプ | HBM3e | HBM2 | - |
| メモリ帯域幅 | 4.8 TB/s | 1.1 TB/s | +323% |
| メモリバス幅 | 6144-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 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、V100Sの32GB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 Tesla V100S
現在のクラウド価格に基づくと、V100S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: H200 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。**H200** は **109GB 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、**V100S** が現在1時間あたり約 **41% 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 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H200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。H200はHBM3eメモリ141GB（帯域幅4.8 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、H200の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのH200とV100Sの価格差は？
当社のデータによると、H200は$1.49/時間から、V100Sは$0.88/時間からです。価格差は約69%です。
H200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、H200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、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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