H100 vs. H200 vs. B200: AIワークロードに最適なNVIDIA GPUの選び方

NVIDIAのH100、H200、B200 GPUは、それぞれ異なるAIインフラのニーズに対応します—実績のあるH100の主力機種から、メモリ豊富なH200、そして画期的なB200まで。実世界でのパフォーマンス、コスト、電力要件を詳しく解説し、お客様の特定のワークロードと予算に適したGPUの選択をサポートします

Blake Crosley
2 min read Disclaimer
H100 vs. H200 vs. B200: AIワークロードに最適なNVIDIA GPUの選び方

NVIDIAの最新GPU群は、AIインフラストラクチャを構築する誰にとっても興味深い課題を提示しています。H100は信頼性の高いワークホースとしての地位を確立し、H200は大幅なメモリ改善を約束し、新しいB200はほとんど信じられないほどの性能向上を主張しています。しかし、目が水浸しになるような価格と大きく変動する入手可能性を考えると、適切な選択をするには、マーケティング資料を超えてこれらのチップの違いを理解する必要があります。私たちは、電力要件から実際の性能向上まで、各オプションの実際の影響を分析し、あなたの特定のワークロードとタイムラインに適したGPUを見つける手助けをするために時間を費やしました。

GPU三兄弟：選択肢の理解

AI革命はシリコンで動いており、NVIDIAの最新製品は計算上可能なことの飛躍的進歩を表しています。H200 GPUは、H100と比較して76%多いメモリ（VRAM）と43%高いメモリ帯域幅を備えています。B200はトレーニング（H100の最大3倍）と推論（H100の最大15倍）を大幅に高速化し、最大規模のモデルと極端なコンテキストに最適です。

H100：実績あるワークホース

H100は発売時からAIワークロードのゴールドスタンダードとしての地位を確立しました。NVIDIA H100は以前最も強力でプログラマブルなNVIDIA GPUでした。GPUコア周波数の向上や計算能力の強化など、いくつかのアーキテクチャ改善を特徴としています。

主要仕様：

  • メモリ：80GB HBM3（一部の構成では96GB）

  • メモリ帯域幅：3.35 TB/s

  • TDP：700W

  • アーキテクチャ：Hopper

  • 最適用途：70Bパラメータまでの標準的なLLM、実績のある本番ワークロード

H200：メモリモンスター

H200をH100の優秀な兄弟と考えてください。80GBのメモリでは十分ではないと判断した兄弟です。NVIDIA Hopper™アーキテクチャに基づくNVIDIA H200は、毎秒4.8テラバイト（TB/s）で141ギガバイト（GB）のHBM3eメモリを提供する最初のGPUです。

主要仕様：

  • メモリ：141GB HBM3e

  • メモリ帯域幅：4.8 TB/s

  • TDP：700W（H100と同じ！）

  • アーキテクチャ：Hopper

  • 最適用途：大型モデル（100B+パラメータ）、長コンテキストアプリケーション

天才的な動きとは？H100とH200の両方が同じ700Wストローから吸うことです。NVIDIA H200は単に高速なだけでなく、より多くのジュースを絞り出し、追加の負担なしでより高速なスループットを提供します。

B200：解放された未来

B200の登場です。NVIDIAのBlackwellアーキテクチャのフラッグシップで、以前の世代を手抜きしているように見せます。B200は2,080億個のトランジスタ（H100/H200の800億個に対して）をパックし、ゲームを変える機能を導入しています。

主要仕様：

  • メモリ：192GB HBM3e

  • メモリ帯域幅：8 TB/s

  • TDP：1000W

  • アーキテクチャ：Blackwell（デュアルチップ設計）

  • 最適用途：次世代モデル、極端に長いコンテキスト、将来性確保

性能詳細分析：実践での効果

トレーニング性能

数値は説得力のあるストーリーを語っています。単一GPUを比較すると、Blackwell B200 GPUは、1秒あたりのトークン数に基づいて、単一のH200 GPUの約2.5倍の性能向上を示しています。しかし、ここでさらに印象的なことがあります：DGX B200は、DGX H100システムの3倍のトレーニング性能と15倍の推論性能を提供します。

推論能力

デプロイメントに焦点を当てる組織にとって、推論性能はしばしばトレーニング速度より優先されます。H200は、Llama2のようなLLMを処理する際、H100 GPUと比較して最大2倍推論速度を向上させます。B200は？H100システムに対する15倍の改善で、全く別のリーグでプレーしています。

メモリ帯域幅：縁の下の力持ち

メモリ帯域幅は、GPUがその計算コアにどれだけ速くデータを供給できるかを決定します。ストローで飲むのと消火ホースで飲むことの違いと考えてください：

  • H100：3.35 TB/s（まずまず）

  • H200：4.8 TB/s（43%改善）

  • B200：8 TB/s（別の宇宙）

H200のメモリ帯域幅は4.8 TB/sに増加し、H100の3.35 TB/sからアップしています。その余分な帯域幅は、チップを通じて大規模なデータセットをプッシュする際に重要です。モデルはデータの到着を待って座っているわけではありません。メモリ集約的なワークロードでは、この違いがトレーニング時間に現れます。

コスト分析：支払う費用

これらのGPUの価格設定は今年、あちこちで変動しています。H100は2025年初頭にクラウドプラットフォームで時間あたり約8ドルから始まりましたが、供給の増加により最低時間あたり1.90ドルまで押し下げられました。これはAWSの最大44%の価格削減に続くもので、プロバイダーによって典型的な範囲は2-3.50ドルです。

直接購入する場合、H100 GPU 1台につき最低25,000ドルを予算に組んでください。そしてそれは始まりに過ぎません。ネットワーキング、冷却、その他のインフラストラクチャを考慮すると、適切なマルチGPU設定は簡単に400,000ドルを超えます。これらは衝動買いの商品ではありません。

H200プレミアム

H100よりも約20-25%高いコストを、購入とクラウドレンタルの両方で期待してください。メモリ上の優位性は、特定のワークロードではしばしばプレミアムを正当化します。

B200投資

初期は高いプレミアム（H200より25%+）、2025年初頭の限定的な入手可能性、しかし卓越した長期性能と効率性。早期採用者は最先端の性能に対価を支払います。

インフラストラクチャチームのための展開検討事項

電力と冷却要件

TDPはストーリーの一部分のみを語ります：

  • H100/H200：700Wは既存インフラストラクチャがしばしば機能することを意味します

  • B200：B200は、H100の700Wから1000Wを消費します。B200マシンは依然として空冷を使用できますが、NVIDIAはユーザーがこれまで以上に液冷を採用することを期待しています。

ドロップイン互換性

既存のH100インフラストラクチャを持つチームにとって、H200は魅力的なアップグレードパスを提供します。HGX B100ボードは、HGX H100ボードとドロップイン互換になるよう設計されており、GPU当たり同じ700WのTDPで動作します。B100は、インフラストラクチャの全面改修を必要とすることなくBlackwellの利点を提供します。

入手可能性のタイムライン

  • H100：すぐに入手可能、供給が改善中

  • H200：H200 GPUは2024年半ばにリリースされ、現在広く入手可能です。

  • B200：B200は現在、一部のクラウドプロバイダーから、そして企業顧客向けに限定数量で入手可能です。

実世界の判断マトリックス

H100を選ぶ場合：

  • 予算の制約で実績ある価値が求められる。

  • ワークロードが最大700億パラメータのモデルを含む。

  • 既存のインフラストラクチャが700W GPUを完全にサポートしている

  • 即座の入手可能性が重要

H200を選ぶ場合：

  • メモリボトルネックが現在の性能を制限している。

  • 長コンテキストアプリケーションがワークロードを支配している。

  • 電力予算でB200に対応できない。

  • ドロップインアップグレードでROIを最大化

B200を選ぶ場合：

  • 将来性確保が現在のコストより重要。

  • 極端なモデルサイズ（200B+パラメータ）がロードマップにある。

  • インフラストラクチャの近代化がGPUアップグレードと合致している。

  • ワット当たりの性能が交渉不可能。

結論：スマートな選択をする

H100は主流のAIワークロードにとって信頼性の高いワークホースであり続けています。H200は馴染みのある電力レベルで印象的なメモリアップグレードを提供し、今日と明日を橋渡しします。B200は？AIモデルが指数関数的により複雑に成長する未来に賭けています。

あなたの選択は最終的に3つの要因に依存します：即座のニーズ、成長軌道、インフラストラクチャの準備度。GPU選択をモデルの複雑さ、コンテキストの長さ、スケーリング目標と整合させることで、プロジェクトを効率的に市場に出し、時間をかけてスケーリングを可能にするでしょう。

AIインフラストラクチャ競争は減速していません。実績あるH100、バランスの取れたH200、境界を押し広げるB200のいずれを選択しても、一つ確実なことがあります：AIの未来はNVIDIAシリコンで動き、今日適切なGPUを選択することが明日の競争上の優位性を決定します。

次世代AIインフラストラクチャの展開準備はできていますか？適切なGPUは始まりに過ぎません。プロフェッショナルな展開が理論的な性能と実際の性能の違いを生みます。

参考文献

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