1. H100とは？
NVIDIA H100 Tensor Core GPUは、2022年に発表されたNVIDIAのデータセンター向けGPUで、Hopperアーキテクチャを採用した初の製品です。
生成AI（ChatGPTなど）、HPC（高性能計算）、クラウド推論など、大規模計算に最適化されています。
2. 主な仕様（SXM5モデル）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| アーキテクチャ | Hopper |
| 製造プロセス | TSMC 4N（カスタム4nm） |
| トランジスタ数 | 約800億 |
| CUDAコア数 | 16,896 |
| テンソルコア | 第4世代（FP8対応） |
| メモリ | 80GB HBM3 |
| メモリ帯域 | 3.35 TB/s |
| NVLink帯域 | 900 GB/s（4リンク） |
| TDP | 700W（SXM5） |
| 接続技術 | CoWoS-L（TSMC製シリコンインターポーザー） |
3. 技術的特徴
3-1. FP8精度対応
新たに**FP8（8ビット浮動小数点）**をサポート
- AI学習・推論で精度を保ちつつ演算効率を大幅向上
https://semi-connect.net/fp8/
3-2. Transformer Engine
大規模言語モデル（LLM）の高速化に特化
FP8とFP16を自動切り替えし、最大効率で推論・学習を実行
3-3. NVLink & NVSwitch
複数GPUを高速接続
最大256基のH100を1つのスーパーコンピューターのように動作可能
3-4. 高帯域メモリ（HBM3）
80GBのHBM3を搭載、帯域は3.35 TB/s
CoWoS-LパッケージでGPUとメモリを密接配置
4. 主な用途
生成AI学習
ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル
推論処理
自動応答、画像生成、音声認識
HPC（高性能計算）
気候シミュレーション、分子モデリング
データ分析
リアルタイム分析、金融リスク評価
5. H100とA100の比較
| 項目 | H100 | A100 |
|---|---|---|
| アーキテクチャ | Hopper | Ampere |
| プロセス | 4nm (TSMC 4N) | 7nm (TSMC) |
| CUDAコア | 16,896 | 6,912 |
| メモリ | 80GB HBM3 | 80GB HBM2e |
| メモリ帯域 | 3.35 TB/s | 2.0 TB/s |
| FP8対応 | ○ | × |
| 性能向上 | 最大6倍（AI推論） | – |
6. 採用例
Microsoft Azure（クラウドAI学習）
Google Cloud TPU/H100インスタンス
Meta（LLM開発）
OpenAI（生成AI学習クラスタ）
7. 市場価格と供給状況（2025年）
単体価格：2万5,000〜4万ドル（需要・仕様により変動）
生成AIブームで需要が供給を大きく上回り、一部では1年以上の納期待ち
NVIDIAは2024〜2025年にHopper次世代「B100」への移行を開始予定
8. まとめ
NVIDIA H100は、AI時代の計算インフラの中心といえる存在です。
FP8精度やTransformer Engineなど、生成AIに特化した機能を備え、従来のGPUでは不可能だった速度と効率を実現しました。
その結果、H100は単なるハードウェアではなく、AI市場全体の成長を牽引する戦略製品となっています。
