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NVIDIA H100完全ガイド – AI時代の最強GPU

 
Contents
  1. 1. H100とは？
  2. 2. 主な仕様（SXM5モデル）
  3. 3. 技術的特徴
  4. 4. 主な用途
  5. 5. H100とA100の比較
  6. 6. 採用例
  7. 7. 市場価格と供給状況（2025年）
  8. 8. まとめ

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）
TDP700W（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

  1. 生成AI学習

    • ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル

  2. 推論処理

    • 自動応答、画像生成、音声認識

  3. HPC（高性能計算）

    • 気候シミュレーション、分子モデリング

  4. 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H100A100
アーキテクチャHopperAmpere
プロセス4nm (TSMC 4N)7nm (TSMC)
CUDAコア16,8966,912
メモリ80GB HBM380GB HBM2e
メモリ帯域3.35 TB/s2.0 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。

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