NVIDIA H200

このページでは、GPU「NVIDIA H200」の特徴や前世代との違い、活用事例、スペックなどを詳しく紹介しています。NVIDIA H200は、生成AIや大規模言語モデル（LLM）、HPC分野での活用を想定して設計された最新のGPUであり、処理性能・メモリ帯域の面で飛躍的な進化を遂げています。

高性能なGPUを導入する際には、ハードウェアコストや消費電力などの運用負荷も課題となりますが、
導入費用や運用の手間を抑えたい場合は「クラウドGPUサービス」の活用が現実的な選択肢となります。

当サイトでは、NVIDIA H200の性能を理解したうえで、最適なGPU導入手段を選ぶための情報を提供しています。ぜひ、GPU選定やクラウド利用の参考にしてください。

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NVIDIA H200の特徴

NVIDIA H200は、AIやHPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング）、生成AIといった最先端分野での活用を前提に開発された最新のGPUです。前世代のH100に比べて、メモリ性能と帯域幅が大幅に強化されており、大規模なデータセットを処理するための最適化が図られています。

まず注目したいのは、HBM3eメモリを搭載し、141GBの大容量を実現している点です。これにより、従来のモデルに比べて1.8倍ものメモリ帯域幅（4.8TB/s）を確保。大量のデータをリアルタイムで処理することが求められる大規模AIモデルにおいて、高速なデータアクセスが可能となります。

また、H200はNVIDIAの「Hopperアーキテクチャ」を採用しており、Tensor Coreの改良によりTransformerモデルの処理性能を最大6倍に向上させています。これは、大規模言語モデル（LLM）や生成AIモデルを扱うシーンにおいて特に大きな強みです。

さらに、H200はマルチインスタンスGPU（MIG）機能を引き続きサポートしており、1枚のGPUを最大7つに分割して複数ユーザーで共有できます。これにより、リソースの効率的な活用が可能となり、クラウドサービス事業者や研究機関でも扱いやすい設計となっています。

また、データセンター向けに最適化されたSXMフォームファクタを採用しており、最大消費電力は700Wと高めですが、それに見合うだけの計算性能を提供します。演算性能に関しては、FP8では最大1.4PFLOPSを達成可能であり、推論・学習の両面で高いパフォーマンスを発揮します。

このように、NVIDIA H200はAIワークロードの処理におけるボトルネックを解消し、生成AI・LLMの加速を可能にする次世代GPUのフラッグシップモデルとして位置づけられています。

前世代モデルとの比較

NVIDIA H200は、前世代であるH100と比較して、複数の面で大きな進化を遂げています。最も注目すべきはGPUメモリの容量と帯域幅の向上です。H100が搭載していたHBM3メモリは80GBでしたが、H200では新たにHBM3eを採用し、メモリ容量は141GBに拡張されました。これにより、大規模AIモデルの学習・推論処理における効率が飛躍的に向上しています。

帯域幅においても、H100の3.35TB/sからH200では4.8TB/sへと増加。これにより、データアクセスの速度が大幅に改善され、メモリボトルネックの軽減が実現されています。これは、特に大量のパラメータを持つLLMのようなモデルで、その恩恵が顕著に現れます。

演算性能面では、FP8（8bit浮動小数点）による計算能力の最大値が向上しており、H100が1PFLOPSであったのに対し、H200では最大1.4PFLOPSに達します。これは、AI推論・トレーニングの双方で20〜40％の性能向上を意味し、処理速度の短縮と精度維持の両立に貢献します。

また、H100で導入されたTransformer Engineは、H200においてさらに最適化が施されています。これにより、LLMなどのTransformer系アーキテクチャにおいては、最大で6倍の高速化を実現するケースも報告されています。

電力消費に関しては、H100の最大消費電力は700Wで、H200でも同程度が維持されています。ただし、性能あたりの電力効率が向上しており、同一消費電力でより高い処理能力を提供する設計となっています。

このように、H200はH100をベースにしながら、実運用における課題やニーズを吸い上げて設計された、次世代のフラッグシップGPUです。

前世代モデルとの比較

NVIDIA H200は、前世代のH100と比べてメモリ容量と帯域幅が大幅に向上しています。H100の80GBに対してH200は141GBのHBM3eメモリを搭載し、帯域幅も3.35TB/sから4.8TB/sへ拡張。これにより、大規模なAIモデルでも処理のスループットが向上します。

さらに、FP8の最大演算性能も向上しており、H100の1PFLOPSに対しH200は最大1.4PFLOPSに達します。消費電力は同等ながら、処理効率が高まっている点が特徴です。Transformerエンジンも改良され、生成AIやLLM処理での高速化が期待できます。

NVIDIA H200利用シーン・事例

NVIDIA H200は、生成AI・大規模言語モデル（LLM）・科学計算・クラウドインフラといった幅広い分野での活用が期待されています。特に、ChatGPTのようなLLMを支える推論処理においては、従来よりも高速かつ効率的に推論を実行できる点が評価され、さまざまな領域での導入が進んでいます。

その機能性の高さから、クラウドスパコンにも用いられています。

生成AI向けGPUインフラを共同開発で最適化

KDDIとナレッジワークスは、法人向けクラウドGPUサービスの中核として、NVIDIA H200を活用したインフラを構築。生成AIや大規模言語モデル（LLM）を想定した高性能演算基盤を、国内データセンター内で提供できる環境を目指しました。

H200を搭載することで、前世代に比べて大幅に強化されたメモリ容量141GB・帯域幅4.8TB/sという仕様が、LLM推論の高速化やスループット向上に直結。通信・ITインフラ大手による導入は、国内生成AI市場の発展にも寄与する取り組みとなっています。

さらに、将来的には教育・研究機関や自治体向けへの展開も視野に入れたサービス拡張が予定されています。安全性・即応性を重視した国内運用基盤で、次世代AI活用を支える体制づくりが進行中です。

※参照元：PR TIMES（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000004383.000000136.html）

クラウドGPUで生成AIモデルの学習環境を即時提供

GMOグローバルサイン・ホールディングスでは、GPUクラウドサービス「GMO GPUクラウド」にてNVIDIA H200をいち早く導入。高性能GPUをオンデマンドで利用できる環境を整備することで、スタートアップから研究機関まで幅広いニーズに応えています。

H200の導入により、従来以上に大規模なモデル学習や高精度な推論が可能に。特に、ChatGPTなどの生成AIサービスを自社運用したい企業にとって、導入障壁を大幅に下げる選択肢として注目されています。

GPU単体での提供だけでなく、Jupyter NotebookやLLMフレームワークを用いた即時開発環境も用意されており、AI開発を内製化したい企業にとって柔軟性の高いサービス基盤となっています。

※参照元：GMO GPUクラウド（https://gpucloud.gmo/news/190/）

H200×NVLinkで数千億パラメータ級LLMを加速

生成AI向けのインフラ構築を手掛けるTuring社では、NVIDIA H200を複数台搭載したクラスタを導入し、数千億パラメータ規模のLLMに対応する学習基盤を開発。次世代NVLinkによるGPU間通信最大900GB/sという超高速データ連携が、高効率なモデル訓練を可能にしています。

同社のAIクラスタは、H100とH200を混在可能な設計となっており、H200の持つ大容量メモリと帯域幅を活かして、データセットの先読みや中間キャッシュ効率の最適化を実現。学習時間の短縮とリソース最適化が両立されています。

Turing社はこのインフラを通じて、国内外のAIスタートアップや研究組織に対して、高性能な学習環境をサービスとして提供するビジネスモデルを展開しています。

※参照元：PR TIMES（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000065.000058027.html）

NVIDIA H200のスペック表

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NVIDIA H200を安く使うには？

NVIDIA H200は性能面で非常に優れている一方、導入や運用には高額なコストがかかるのが現実です。自社でサーバーを構築し、H200を搭載するとなると、初期費用に加えて電力や冷却設備の確保など、継続的な負担が伴います。

コストを抑えながらH200の性能を活用したい場合は、クラウドGPUサービスを利用するのが効果的です。短期間で試したいときや、一時的に大量の演算リソースが必要な場合にも柔軟に対応できます。

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