H100 vs H200 GPU 比較

AI推論において、GPUの選択はモデルのパフォーマンス、コスト、レイテンシに直接影響します。H100とH200は現在主流の2つのGPUであり、ハードウェア仕様や適用シナリオにそれぞれ長所があります。この記事では、実際のユースケースに基づいて両者の違いを比較し、MIGや非同期プログラミングなどの最適化技術も紹介します。

ハードウェア仕様の比較

主にSXM版GPUを比較します。SXMはNVLink経由でGPUを直接接続し、帯域幅は約900 GB/sとPCIeより大幅に高速です。H200の最大の利点はHBM3eメモリです。容量はH100の80GBから141GBに増加し、ノード総容量は640GBから1128GBに向上。メモリ帯域幅も3.35 TB/sから4.8 TB/sに向上しています。これにより、より大規模なモデルを収容でき、KVキャッシュや活性化関数に多くのメモリを割り当てられます。具体的には、H100ノード（8×80GB）は中小モデルに適し、H200ノード（8×141GB）はGLM 5.2（744Bパラメータ）のような大規模モデルを余裕を持って実行できます。

MIG：小規模モデルに最先端ハードウェアを

H100およびH200はMIG（マルチインスタンスGPU）をサポートしており、1つのGPUを最大7つの独立したインスタンスに物理分割できます。各インスタンスは独自のメモリと計算リソースを持ち、複数の小規模モデル（埋め込みモデルや音声モデルなど）を並行して実行できます。これにより、GPU全体を使用するよりもコストを大幅に削減できます。MIGはパラメータ30億未満のモデルに最適ですが、Mixtral 8x7B以上の大規模モデルや大バッチサイズのワークロードには適していません。

非同期プログラミング：GPUの待機時間を削減

従来の推論では、データのロード中にGPUがアイドル状態になることがありました。非同期プログラミングは、データロードと計算をオーバーラップさせることで、GPUを常に稼働させます。HopperアーキテクチャのTensor Memory Acceleratorはデータ転送を専門に処理し、計算スレッドは演算に専念できます。この技術は、特に複数GPUにまたがる大規模モデルのスループットを大幅に向上させます。

推奨モデルとユースケース

• H100：埋め込みモデル、音声認識・合成、中小規模LLM、トラフィックの変動が大きいシナリオ、MIGによるマルチテナント展開に適しています。
• H200：超大規模モデルのトレーニング、長コンテキスト推論、高スループットが求められるアプリケーションに最適です。

よくある質問

• GPUメモリ帯域幅が重要な理由は？ データをHBMから計算コアに転送する速度を決定します。H200の高帯域幅は大規模モデルの推論におけるボトルネックを軽減します。
• GPUメモリは大規模言語モデルにどのように影響するか？ メモリ容量はモデルがノードに収まるかどうか、KVキャッシュの余裕を決定します。大規模モデルではメモリが主な制限要因となります。
• H100とH200、どちらが推論に適しているか？ モデルサイズによります。小規模モデルにはH100、大規模モデルにはH200が適しています。

総じて、H100はコスト効率とMIG機能により中小規模の導入に最適であり、H200は大容量メモリと高帯域幅により大規模モデルや長コンテキストシナリオで強力なパフォーマンスを発揮します。