資料室＃40： 「NVIDIA H800とH100の違い」
今回は「NVIDIA H800とH100の違い」について見ていきましょう。
結果的にDeepSeekが生まれたのはH100のせいかもしれませんがH800のせいかもしれません。
基本H800は、H100の劣化版のはずなのですが．．．実は、アキテクチャー次第では、かなりの性能を引き出せそうですね～
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NVIDIA H800とH100の違い？
NVIDIA H800とH100は、どちらもNVIDIAが開発した高性能GPUですが、いくつかの点で異なります。これらの違いは、主に性能、機能、そして用途に関連しています。
性能
Tensor Core: H100は、H800よりも新しいHopperアーキテクチャーを採用しており、Tensor Coreの性能が大幅に向上しています。これは、AIモデルの学習を加速させる上で非常に重要な要素です。
メモリ帯域幅: H100は、H800よりも高いメモリ帯域幅を誇り、大規模なモデルの学習や、高解像度の画像・動画処理など、メモリ帯域幅を大量に消費するワークロードに適しています。
機能
NVLink: H100は、複数のGPUを高速に接続するためのNVLinkの帯域幅が大幅に拡大しており、大規模な分散学習環境において、より高いスケーラビリティを実現できます。
新しい機能: H100は、H800にはない新しい機能を搭載していることがあります。例えば、H100は第三世代Tensor Coresを搭載しており、スパースなニューラルネットワークの学習を効率化することができます。
用途
H800: H800は、主に大規模言語モデルの学習や、自然言語処理、コンピュータビジョンなどのAI分野で利用されています。また、高性能コンピューティング分野においても、シミュレーションやデータ解析などに用いられています。
H100: H100は、H800よりもさらに高度なAIモデルの学習や、大規模な科学技術計算など、より高性能なコンピューティングリソースを必要とする分野に適しています。
まとめ
特徴H800H100アーキテクチャーHopperHopper (第3世代Tensor Cores)Tensor Core性能高い非常に高いメモリ帯域幅高い非常に高いNVLink帯域幅高い非常に高い用途大規模言語モデル、自然言語処理、コンピュータビジョンなどより高度なAIモデル、大規模な科学技術計算など
違いは？
ま～
目的により、選択というのもありますが．．．
H800: コストを抑えつつ、高性能なGPUを求める場合。
H100: 最新の機能をすべて活用したい場合、または非常に大規模なモデルの学習を行う場合。
注意:
価格: H100は、H800よりも高価です。
入手性: H100は、常に供給が安定しているとは限りません。
ソフトウェア: 各GPUに対応したソフトウェアやライブラリを確認する必要があります。
補足:
H800とH100は、どちらも非常に高性能なGPUですが、H100はより新しいアーキテクチャーを採用しており、性能面で優位性があります。
H800は、すでに多くの企業や研究機関で採用されており、実績も豊富です。
H100は、まだ新しい製品であるため、ソフトウェアのサポートが不十分な場合もあります。