NVIDIA H100 SXM ベンチマークまとめ

1. はじめに
2. NVIDIA H100 SXM の基本性能指標
3. AI および機械学習のベンチマーク結果
1. 3.1. 大規模言語モデルの性能
2. 3.2. その他の AI ワークロード
4. HPC のベンチマーク結果
1. 4.1. 浮動小数点演算性能
2. 4.2. その他の HPC アプリケーション
5. ベンチマークツールの比較検討
6. 消費電力、発熱、価格
7. 総合的な評価
8. 結論

1. はじめに

NVIDIA H100 SXM GPU は、人工知能（AI）とハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）の分野において、前例のない性能、スケーラビリティ、そしてセキュリティを提供するように設計された最先端のアクセラレータです ¹。本レポートでは、公開されているベンチマーク結果と技術仕様に基づいて、NVIDIA H100 SXM の性能を詳細に分析します。特に、AI および機械学習のワークロード、HPC アプリケーションにおける性能、異なるベンチマークツールを用いた結果の比較、そして消費電力、発熱、価格などの要素を考慮した総合的な評価を行います。

2. NVIDIA H100 SXM の基本性能指標

NVIDIA H100 SXM は、TSMC の 4N プロセスで製造された 800 億個のトランジスタを搭載する GH100 GPU をベースとしています ¹。その主な性能指標は以下の通りです ⁶:

2.1. 演算性能

FP64: 34 テラフロップス
FP64 Tensor Core: 67 テラフロップス
FP32: 67 テラフロップス
TF32 Tensor Core: 989 テラフロップス
BFLOAT16 Tensor Core: 1,979 テラフロップス
FP16 Tensor Core: 1,979 テラフロップス
FP8 Tensor Core: 3,958 テラフロップス
INT8 Tensor Core: 3,958 TOPS

これらの数値は、H100 SXM が幅広い精度での演算において非常に高い処理能力を持つことを示しています。特に、AI および機械学習で重要な Tensor Core の性能が大幅に向上しており、FP8 精度においては 3,958 テラフロップスという驚異的な性能を発揮します ¹。

2.2. メモリ性能

GPU メモリ: 80GB HBM3
メモリ帯域幅: 3.35TB/s

大容量の HBM3 メモリと広帯域幅により、H100 SXM は大規模なデータセットを扱う AI や HPC のワークロードにおいて、ボトルネックを最小限に抑え、効率的なデータ処理を実現します ¹。

2.3. その他の仕様

デコーダー: 7 NVDEC、7 JPEG デコーダー
最大消費電力 (TDP): 最大 700W (設定可能)
マルチインスタンス GPU (MIG): 最大 7 MIG (各 10GB)
フォームファクタ: SXM
インターコネクト: NVIDIA NVLink™: 900GB/s、PCIe Gen5: 128GB/s

SXM フォームファクタは、高密度な GPU 構成、効率的な冷却、そしてエネルギー最適化を可能にします ⁹。NVLink は、GPU 間で 900GB/s の双方向帯域幅を提供し、最大 256 個の H100 GPU を接続してエクサスケール規模のワークロードを高速化することができます ¹。

3. AI および機械学習のベンチマーク結果

NVIDIA H100 SXM は、AI および機械学習のワークロードにおいて、前世代の GPU と比較して大幅な性能向上を実現しています。特に、Transformer Engine の導入と FP8 精度のサポートにより、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングと推論において目覚ましい成果を上げています ¹.

3.1. 大規模言語モデルの性能

H100 SXM は、GPT-3 (175B) モデルのトレーニングにおいて、前世代と比較して最大 4 倍の高速化を実現します ³。また、大規模言語モデルの推論においては、最大 30 倍の高速化を達成しており、リアルタイム AI アプリケーションの可能性を大きく広げています ¹。例えば、Megatron チャットボット（5300 億パラメータ）の推論性能は、前世代と比較して大幅に向上しています ³。

3.2. その他の AI ワークロード

H100 SXM は、TensorFlow や PyTorch などの主要な機械学習フレームワークにおいて、優れた性能を発揮します。第四世代 Tensor Core は、混合精度演算を効率的に処理し、様々な AI モデルの学習時間を短縮します ¹。

4. HPC のベンチマーク結果

HPC 分野においても、NVIDIA H100 SXM は高い性能を示しています。特に、倍精度浮動小数点演算（FP64）の性能が向上しており、科学技術計算などの分野で重要な役割を果たします ¹。

4.1. 浮動小数点演算性能

H100 SXM の FP64 Tensor Core は 67 テラフロップスの性能を持ち、これは従来の GPU と比較して大幅な向上です ⁶。単精度浮動小数点演算（FP32）においても 67 テラフロップスの性能を発揮します。さらに、H100 は動的計画法（DPX）命令をサポートしており、これにより、ゲノムシーケンス解析などのワークロードにおいて、CPU と比較して最大 40 倍、前世代の NVIDIA Ampere アーキテクチャ GPU と比較して最大 7 倍の性能向上を実現します ¹。

4.2. その他の HPC アプリケーション

H100 SXM は、3D 高速フーリエ変換（FFT）などの HPC アプリケーションにおいても、優れたスループットを発揮します ⁴。NVLink Switch System を活用することで、複数の GPU を連携させ、エクサスケールコンピューティングに向けた大規模な並列処理を可能にします ¹。

5. ベンチマークツールの比較検討

現時点では、NVIDIA H100 SXM のベンチマーク結果を異なるツール（例えば、MLPerf、SPECrate など）を用いて比較検討できる十分な情報は見つかっていません。しかし、NVIDIA は自社の製品ページや技術資料で、特定のワークロードにおける性能向上率を公開しており、これらは H100 SXM の能力を示す重要な指標となります。

6. 消費電力、発熱、価格

NVIDIA H100 SXM の最大消費電力は 700W に達し、これは高性能 GPU としては比較的高い値です ¹。そのため、H100 SXM を搭載するシステムは、適切な冷却機構と電源容量を備えている必要があります。価格については、単体で 31,250 ドルとされており ⁸、高性能コンピューティングや大規模 AI インフラストラクチャ向けの製品であることがわかります。クラウドプロバイダーによっては、時間単位での利用料金も提供されており、例えば Hyperstack では 1 時間あたり 1.90 ドルから利用可能です ⁹。

7. 総合的な評価

NVIDIA H100 SXM は、AI および HPC の両分野において、現時点で最高の性能を提供する GPU の一つと言えます。特に、大規模言語モデルのトレーニングと推論における飛躍的な性能向上は、自然言語処理分野の研究開発を大きく加速させる可能性があります。HPC 分野においても、倍精度演算性能の向上や DPX 命令のサポートにより、複雑な科学技術計算をより高速に実行することが可能です。ただし、高い消費電力と価格は導入のハードルとなる可能性があり、大規模なデータセンターや研究機関など、高度な計算資源を必要とする環境での利用が主になると考えられます。

8. 結論

NVIDIA H100 SXM は、その圧倒的な演算性能とメモリ帯域幅により、AI と HPC の最先端研究開発を推進するための強力なツールとなります。Transformer Engine や第四世代 Tensor Core などの革新的な技術により、前世代と比較して大幅な性能向上を実現しており、特に大規模言語モデルの分野においては、その影響力が大きいと考えられます。消費電力や価格は考慮すべき点ですが、その性能に見合うだけの価値を提供すると言えるでしょう。