H200 vs H100 GPUアップグレードパス：切り替えのタイミングとデプロイ方法

2025年12月8日更新

NVIDIAのH200 GPUはH100の80GB HBM3に対して141GBのHBM3eメモリを搭載していますが、多くの組織はアップグレードすべきではありません。¹ H200は現在1台あたり30,000〜40,000ドルで、H100の25,000〜30,000ドルと比較してプレミアム価格となっており、特定のワークロードのみがこの価格差を正当化できます。² 700億パラメータを超えるモデルをトレーニングする企業は即座にリターンを得られます。それ以外の企業は、わずかな改善を追求して資本を無駄にする可能性があります。アップグレードの判断は3つの要素に依存します：メモリのボトルネック、推論レイテンシの要件、そしてトークンあたりの総コストです。

2025年12月更新： H200の供給は大幅に安定し、AWS、GCP、CoreWeave、Lambda、RunPodを含む24以上のクラウドプロバイダーがアクセスを提供しています。クラウドレンタル価格は、プロバイダーとコミットメントレベルに応じてGPU時間あたり2.10〜10.60ドルの範囲です。Blackwell B200 GPUが利用可能になり、GB300 Blackwell Ultraが出荷開始となったことで、H200の価格は2026年初頭に10〜15%下落すると予想されています。組織はこの減価償却をアップグレードの経済性に織り込むべきです—Blackwellへの移行を控え、12〜18ヶ月のH200リースが購入よりも戦略的に優れている可能性があります。

WhiteFiberのベンチマーク分析によると、H200はLlama-70Bの推論をH100より1.9倍高速に処理し、トークンあたりのレイテンシを142msから75msに削減します。³ このパフォーマンス向上は、拡張されたメモリにより量子化なしでモデル全体をロードできることに完全に起因しています。リアルタイムアプリケーションを提供する組織は、ユーザーエクスペリエンスの向上とサーバー台数の削減を通じてアップグレードコストを正当化できます。バッチ処理ワークロードは、メモリ制約により複数のH100にわたってモデルシャーディングを強いられない限り、最小限のメリットしか得られません。

メモリ帯域幅がアップグレードの方程式を定義する

H200の4.8TB/sメモリ帯域幅は、H100の3.35TB/sに対して1.4倍の改善を示しています。⁴ 生の計算能力はFP16演算で1,979 TFLOPSと同一です。アーキテクチャがその理由を物語っています：両GPUは18,432個のCUDAコアを持つ同じHopper GH100チップを使用しています。⁵ NVIDIAは単にメモリサブシステムをアップグレードし、計算バウンドのチップをメモリ最適化プラットフォームに変換しました。

大規模言語モデルは計算限界より先にメモリの壁に突き当たります。GPT-3 175BはFP16精度でパラメータだけで350GBを必要とします。⁶ モデルを5台のH100に分散してロードすると、通信オーバーヘッドが発生し推論効率が低下します。2台のH200なら同じモデルをキーバリューキャッシュ用の余裕を持って処理できます。この統合によりGPU間通信レイテンシが排除され、総推論時間が45%削減されます。

メモリ容量はトレーニング中のバッチサイズを決定します。H100はフル精度でのLlama-70Bトレーニングをバッチサイズ4/GPUに制限します。⁷ H200はバッチサイズ8を可能にし、勾配蓄積のトリックなしでスループットを2倍にします。トレーニング時間は比例して短縮され、大規模な実行で数週間を節約できます。時間の節約はクラウドコストの削減またはモデル反復サイクルの高速化に直接つながります。

パフォーマンス向上は特定のワークロードパターンに集中する

NVIDIAのMLPerf結果はH200が優れている領域を示しています：⁸

推論サービング：H200はLlama-70Bで31,000トークン/秒を達成し、H100の16,300トークン/秒に対して優れています。1.9倍の高速化は、アテンション計算中のメモリボトルネックの排除によるものです。応答レイテンシは142msから75msに低下し、リアルタイムアプリケーションを可能にします。

トレーニングスループット：モデルサイズによって結果は異なります。GPT-3 175Bのトレーニングは、より大きなバッチサイズにより1.6倍改善します。BERTのような小規模モデルは、H100のメモリ容量を超えることがなかったため、ほとんど改善が見られません。

ファインチューニング：H200はH100の700億パラメータに対して1800億パラメータモデルのLoRAファインチューニングを可能にします。⁹ 基盤モデルをカスタマイズする組織は、拡張された容量の恩恵を受けます。標準的な教師ありファインチューニングでは改善は最小限です。

Mixture of Experts：MoEモデルはH200のメモリから不釣り合いに大きな恩恵を受けます。Mixtral 8x22Bは5台のH100に対して2台のH200で完全にロードできます。¹⁰ この統合により、通信オーバーヘッドの削減を通じてトークンスループットが2.3倍向上します。

総所有コストが計算を変える

アップグレードの経済性はデプロイ規模と稼働率に依存します：

ハードウェアコスト：H200はGPUあたり10,000ドルのプレミアムがかかります。¹¹ 64GPUクラスターは初期費用が640,000ドル追加でかかります。この投資は、効率改善または追加収益を通じて同等の節約を生み出す必要があります。

消費電力：両GPUともTDP 700Wを消費しますが、H200の高い稼働率により平均消費電力が8%増加します。¹² 年間電力コストは0.12ドル/kWhでGPUあたり4,200ドル増加します。熱設計電力が変わらないため、冷却要件は同一のままです。

ラック密度：H200デプロイはワークロードの統合により、より高い実効密度を達成します。8台のH100を必要とするタスクが4台のH200で済む可能性があり、追加の計算用にラックスペースを解放します。統合によりネットワーキング機器、ケーブル配線、メンテナンスのオーバーヘッドが削減されます。

ソフトウェア互換性：H200はH100との完全なソフトウェア互換性を維持しています。CUDAコードは変更なしで動作します。移行にはアプリケーションの変更が一切不要で、移行リスクを排除します。

H100からH200への移行の意思決定フレームワーク

以下の基準を満たす場合、組織はH200にアップグレードすべきです：

メモリバウンドワークロード：ピーク負荷時のH100メモリ使用率を監視します。90%以上の持続的な使用率はメモリ制約を示しています。NVIDIA Nsight Systemsを使用してアプリケーションをプロファイリングし、ボトルネックを特定します。¹³ メモリバウンドワークロードはH200から即座に恩恵を受けます。

モデルサイズの閾値：650億パラメータを超えるモデルはH200の容量から恩恵を受けます。スイートスポットは700億から1800億パラメータの間にあり、H200は単一GPUデプロイを可能にする一方、H100はシャーディングを必要とします。小規模モデルはアップグレードから何も得られません。

レイテンシ要件：リアルタイムサービングアプリケーションは、応答時間の改善を通じてH200投資を正当化します。バッチ処理ワークロードは、メモリ制約が非効率なシャーディングを強いない限り、ほとんど恩恵を受けません。コミットする前にステージング環境でP95レイテンシの改善を測定してください。

経済的損益分岐点：この公式を使用して損益分岐点を計算します：（H200プレミアムコスト）/（月間運用コスト節約）= 回収期間。運用コスト節約は、GPU台数の削減、クラウドエグレスの低下、または顧客指標の改善から得られます。12〜18ヶ月の回収期間を目標にしてください。

H200デプロイの実装戦略

最もリスクの低い移行として推論ワークロードから始めます：

フェーズ1：プロファイリングと計画（2週間） 既存のH100ワークロードをプロファイリングし、メモリボトルネックを特定します。本番ワークロードをNVIDIA Nsightで実行し、詳細なメトリクスを収集します。現在のコスト、レイテンシ、スループットレートを文書化します。NVIDIAのスケーリング計算機を使用して予想されるH200パフォーマンスをモデル化します。

フェーズ2：パイロットデプロイ（4週間） H100インフラストラクチャに対するA/Bテスト用に4〜8台のH200をデプロイします。プロファイリング中に特定された最も価値の高いワークロードに焦点を当てます。実際のパフォーマンス向上、消費電力、熱挙動を測定します。ソフトウェア互換性と運用手順を検証します。

フェーズ3：段階的移行（8〜12週間） 測定されたROIに基づいてワークロードを段階的に移行します。推論サービングから始め、次にファインチューニング、最後にトレーニングワークロードへと進みます。H200のメリットが最小限のワークロードについてはH100の容量を維持します。メモリ要件に基づく自動ワークロードルーティングを実装します。

Introlのエンジニアリングチームは、257のグローバル拠点に10,000台以上のH200 GPUをデプロイし、組織のH100からH200への移行を最適化してきました。¹⁴ 40%のワークロードがアップグレードから恩恵を受け、60%はH100で効率的に動作することがわかっています。当社の評価フレームワークは、合成ベンチマークではなく本番プロファイリングを通じてアップグレード候補を特定します。

実際のH200デプロイ事例

ゲノム研究機関がタンパク質フォールディングシミュレーション用に128台のH100をH200にアップグレードしました。以前はメモリ制約により精度を低下させるモデルの簡素化を余儀なくされていました。H200によりフル解像度モデルが可能になり、予測精度が23%向上しました。生物学的洞察により、128万ドルのアップグレードコストは6ヶ月以内に正当化されました。

自動運転車会社はH100トレーニングクラスターを維持しながら、エッジ推論用にH200をデプロイしました。レイテンシの削減により、H100の32fpsに対して60fpsでのリアルタイム認識が可能になりました。安全性の向上がプレミアムハードウェアコストを正当化しました。現在、各ワークロードタイプに最適化されたハイブリッドインフラストラクチャを運用しています。

金融サービス会社はH200を評価しましたが、プロファイリングの結果、不正検出モデルが60GBのメモリ使用量を超えることがなかったため、H100を維持しました。節約した資本をH100台数の倍増に投資し、少ないH200よりも優れた総合スループットを達成しました。

GPUインフラストラクチャ投資の将来対応

H100からH200への決定は、より広範なインフラストラクチャの課題を表しています。B200 GPUは現在192GBのHBM3eメモリと8TB/s帯域幅を提供し、GB300 Blackwell Ultraは288GB HBM3eとさらに優れたパフォーマンスを提供しています。¹⁵ 2025年初頭にH200にアップグレードした組織は、現在Blackwellへの移行について決定を迫られています。急速な進化は柔軟なインフラストラクチャ戦略を必要とします。

以下の将来対応アプローチを検討してください：

ハイブリッドデプロイ：H100とH200の両方の容量を維持し、要件に基づいてワークロードを動的にルーティングします。このアプローチは不要なアップグレードを最小限に抑えながら稼働率を最大化します。

リース vs 購入：24ヶ月契約でH200をリースすることで、将来のB200デプロイ用の資本を確保します。この戦略は購入より20%コストがかかりますが、柔軟性を維持します。

クラウド補完：オンプレミスのH100インフラストラクチャを維持しながら、バースト容量用にクラウドH200インスタンスを使用します。ハイブリッドアプローチはコスト管理とスケーリングの柔軟性のバランスをとります。

ソフトウェア最適化：モデル最適化、量子化、効率的なサービングフレームワークに投資します。ソフトウェアの改善は、ハードウェアアップグレードよりも優れたROIを提供することがよくあります。

ワークロード要件を慎重に評価し、実際のボトルネックを測定し、総経済的影響を計算する組織が、最適なH100からH200へのアップグレード決定を行います。最も成功したデプロイは、メモリバウンドワークロード向けの的を絞ったH200アップグレードと、計算バウンドタスク向けの継続的なH100利用を組み合わせています。重要なのは、最新ハードウェアをそれ自体のために追求するのではなく、データ駆動型の意思決定にあります。

重要なポイント

インフラストラクチャアーキテクト向け： - H200は141GB HBM3eを提供、H100の80GBに対して—モデルが700億パラメータを超える場合のみアップグレード - メモリ帯域幅は1.4倍改善（4.8TB/s vs 3.35TB/s）—計算能力は1,979 TFLOPSで同一 - Llama-70B推論は1.9倍高速（レイテンシ75ms vs 142ms）、シャーディング排除による - 消費電力はTDP 700Wのまま—冷却インフラの変更不要 - ソフトウェアは完全互換—CUDAコードは変更なしで動作、移行作業ゼロ

調達チーム向け： - H200は$30K-$40K、H100の$25K-$30Kに対して—76%多いメモリに対してわずか33%のプレミアム - H200クラウド価格：24以上のプロバイダーで$2.10-$10.60/GPU時間 - Blackwell B200は現在出荷中—2026年初頭にH200価格が10-15%下落予想 - Blackwell移行への柔軟性を保つため、購入ではなく12-18ヶ月リースを検討 - 40%のワークロードがアップグレードから恩恵、60%はH100で効率的に動作

キャパシティプランナー向け： - GPT-3 175B推論で2台のH200が5台のH100を置き換え—2.5倍の統合 - 70Bトレーニングでバッチサイズが2倍（GPU当たり8 vs 4）—比例した時間短縮 - アップグレードにコミットする前にNVIDIA Nsightで既存ワークロードをプロファイリング - 12-18ヶ月の回収期間を目標：（H200プレミアム）/（月間節約額）= 回収期間 - ハイブリッド戦略：メモリバウンドにH200、計算バウンドにH100

参考文献

1. NVIDIA. "NVIDIA H200 Tensor Core GPU." NVIDIA Corporation, 2024. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h200/

2. WhiteFiber. "H200 vs H100 GPU Market Pricing Analysis." WhiteFiber Inc., 2024. https://www.whitefiber.com/h200-pricing

3. ———. "H200 vs H100 Performance Benchmarks for LLM Inference." WhiteFiber Inc., 2024. https://www.whitefiber.com/gpu-benchmarks

4. NVIDIA. "H200 GPU Architectu

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