NVIDIA H200 NVL ベンチマークまとめ

GPU・グラフィックボード

2025.03.21

1. NVIDIA H200 NVLの概要
2. NVIDIA H200 NVLの技術仕様
3. 主要ワークロードにおけるベンチマーク性能
4. 性能比較：H200 NVL vs 以前のNVIDIA GPU
1. 4.1 NVIDIA H100との比較
2. 4.2 NVIDIA A100との比較
5. 消費電力、熱設計、価格に関する考察
6. NVIDIA H200 NVLの強みと弱み
7. H200 NVLのターゲットアプリケーションとユースケース
8. 結論

1. NVIDIA H200 NVLの概要

現代の人工知能（AI）およびハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）ワークロードの要求の高まりは、高度なグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）の重要性を増大させています。NVIDIA H200は、この進化する計算ニーズに対応するために設計された最新のGPUであり、その前身であるH100の成功に基づいて、Hopperアーキテクチャの一部として構築されています ¹。特に、大規模言語モデル（LLM）の分野では、H200 NVLは、業界に革命をもたらす可能性を秘めた次世代GPUとして位置づけられています ²。NVIDIA Hopper GPU（H100を含む）は、ジェネレーティブAIの進歩において中心的な役割を果たしており、H200は、より大きなパフォーマンスとメモリ容量を必要とする次世代AIのニーズに応えるように設計された強力な製品です ³。GPUの継続的な進化（A100からH100、そしてH200へ）は、ますます複雑化するAIおよびHPCタスクに対応するための計算能力を向上させるという、業界全体の継続的な取り組みを反映しています。特にLLMが重要なアプリケーション領域として浮上しており、GPU開発を大きく牽引しています ²。

本レポートでは、エンタープライズワークロード向けに最適化されたデュアルスロットPCIeフォームファクタと600Wの熱設計電力（TDP）を備えたプロフェッショナルグラフィックスカードであるNVIDIA H200 NVLに焦点を当てます ⁴。このNVLバリアントは、PCIe Gen5インターフェイスと900 GB/sのNVLink帯域幅をサポートする「ThinkSystem NVIDIA H200 NVL 141GB PCIe GPU Gen5パッシブGPU」として正式に発表されており、ジェネレーティブAIおよびHPCワークロードを大幅に高速化する役割を担っています ⁶。H200 NVLは、GPU間のインターコネクトに2ウェイまたは4ウェイのNVLinkブリッジを使用する空冷設計が特徴であり、より高いTDPを備え、空冷および液冷オプションを提供するSXMバリアントとは対照的です ³。NVLバリアントのPCIeフォームファクタと空冷設計は、多くのエンタープライズデータセンターに存在する既存のサーバーインフラストラクチャとの広範な互換性を示唆しています ⁵。

本レポートの目的は、NVIDIA H200 NVLの技術仕様、AIトレーニング、推論、HPCなどのさまざまなワークロードにおけるベンチマーク性能、以前のNVIDIA GPU（主にH100およびA100）との比較、消費電力、熱設計、価格に関する考察を包括的に分析し、最終的にその強み、弱み、およびターゲットとなるアプリケーションを評価することです。

2. NVIDIA H200 NVLの技術仕様

H200 NVLの主要な技術仕様の概要を以下に示します。これらの仕様は、さまざまな情報源から得られたものであり、GPUのコア機能と潜在能力を包括的に示しています。

仕様	値	出典
アーキテクチャ	Hopper	²
GPU	GH100	⁴
シェーディングユニット/CUDAコア	16896 / 14592	⁴
Tensorコア	528	⁴
FP32 パフォーマンス	60 TFLOPS	³
FP64 パフォーマンス	30 TFLOPS	⁴
TF32 Tensorコア	835 TFLOPS	⁶
BFLOAT16 Tensorコア	1,671 TFLOPS	⁶
FP16 Tensorコア	1,671 TFLOPS	⁶
FP8 Tensorコア	3,341 TFLOPS	⁶
INT8 Tensorコア	3,341 TOPS	⁶
GPUメモリ	141 GB HBM3e	²
メモリ帯域幅	4.8 TB/s	²
メモリインターフェイス	5120-bit	⁴
ベースクロック	1365 MHz	⁴
ブーストクロック	1785 MHz	⁴
消費電力（TDP）	600 W	⁴
フォームファクタ	デュアルスロット PCIe	⁴
インターコネクト	PCIe 5.0 x16, NVLink (2/4ウェイブリッジ)	⁴
NVLink帯域幅	900 GB/s（GPUあたり）	⁶
マルチインスタンスGPU（MIG）	最大7 @ 16.5 GB	⁶

H200 NVLは、NVIDIAの最新のAIおよび高性能データセンターGPUポートフォリオに追加されたものであり、Hopperアーキテクチャに基づいて構築され、画期的なパフォーマンスとメモリ機能を備えています ⁶。特に注目すべきは、141GBのHBM3eメモリと4.8 TB/sのメモリ帯域幅であり、これはH100と比較して1.4倍の増加です ⁶。この大幅なメモリ容量と帯域幅の向上は、AIおよびHPCワークロードにおけるメモリボトルネックを克服するための主要な差別化要因となります。ただし、CUDAコアの数については、情報源によって16896 ⁴ または14592 ⁹ と報告されており、これは特定の構成の違いや報告の不正確さを示唆している可能性があります。

Hopperアーキテクチャは、第4世代TensorコアとTransformer Engineを含むいくつかの強化機能を備えており、AIおよびHPCワークロードを高速化するように特別に設計されています ⁶。これらの機能により、H200は、大規模なニューラルネットワークや行列計算を伴うタスクにおいて、以前の世代と比較して大幅なパフォーマンス向上を実現できます ¹。

メモリサブシステムは、H200 NVLの重要なアップグレードであり、141GBのHBM3eメモリと4.8 TB/sのメモリ帯域幅を提供します ³。これは、H100 NVLと比較して容量が1.5倍、帯域幅が1.4倍の向上であり ⁵、データ集約型のワークロードにおいて、より大きなデータセットとより複雑なモデルを、レイテンシを低減し、スループットを向上させて処理することを可能にします。

インターコネクト技術に関しては、H200 NVLはPCIe 5.0 x16インターフェイスを介してシステムに接続され、最大128 GB/sの帯域幅を提供します ⁶。さらに、GPU間の高速通信のために、900 GB/sの帯域幅を持つ2ウェイおよび4ウェイのNVLinkブリッジをサポートしており ⁵、マルチGPU構成でのパフォーマンススケーリングに不可欠です。特に4ウェイNVLinkブリッジは、2ウェイリンクよりも大幅な改善であり、NVLinkスイッチを使用するよりも電力消費とコストを削減しながら、GPU間の接続を提供します ¹²。

H200 NVLは最大600Wの電力を消費し ⁴、デュアルスロットの空冷設計を採用しています ³。この空冷設計により、特別な液冷インフラストラクチャを必要とせずに、多くの既存のデータセンターへの導入が簡素化されます。

3. 主要ワークロードにおけるベンチマーク性能

ベンチマーク結果は、さまざまなアプリケーション領域におけるGPUの実際の性能を評価する上で非常に重要です。AIおよび機械学習ワークロードの業界標準ベンチマークスイートであるMLPerfは、NVIDIA H200 NVLの性能を評価するための重要な情報源となります ³。

3.1 AIトレーニングのベンチマーク

H200 NVLは、以前の世代、特にH100と比較して、AIトレーニングのパフォーマンスが向上しています。一部のベンチマークでは、H100と比較して最大90%の改善が示唆されており ¹³、MLPerf 4.1ベンチマークでは、NVIDIA H100と比較して、より高速なモデルのトレーニングとファインチューニングが示されています ³。大規模言語モデルのファインチューニングの具体的な例として、NVIDIA H200のTransformer Engineと第4世代Tensorコアは、A100 GPUと比較して5.5倍の高速化を実現しています ⁶。HPCワークロードの混合では、H200はAmpere（A100アーキテクチャ）と比較して2倍、H100と比較して1.7倍の性能を提供することが報告されています ¹⁶。これらの結果は、H200 NVLが、より複雑なAIモデルの開発に必要なトレーニング時間を大幅に短縮できる可能性を示唆しています。

3.2 AI推論のベンチマーク

H200 NVLは、特にLlama 2 70Bなどの大規模言語モデルの推論において、顕著な性能を発揮します。MLPerfベンチマークでは、H200は1秒あたり31,712トークンを達成し、これはH100の性能よりも約45%高速です ¹³。H200 NVLは、H100 NVLと比較して最大1.7倍高速なLLM推論を提供し ⁵、大規模なHBMメモリと高速メモリ帯域幅により、より大きなモデルとより長いシーケンスをより効率的に処理できます ³。独立したベンチマークでは、H200はさまざまなLLM構成でH100よりも最大1.6倍優れた推論性能と大幅に高いスループットを示しており、Llama2 13Bおよび70BでH100を上回っています ¹⁰。特に、1000億以上のパラメータを持つモデル（GPTやBERTなど）では、H200は2倍の速度を実現するとされています ¹⁰。MLPerfの結果では、Llama 2 70Bで、H200はオフラインシナリオで1秒あたり31,712トークン、サーバーシナリオで1秒あたり29,526トークンを達成し、サーバーシナリオではH100のスループットを37%向上させています ¹⁹。最新のMLPerfベンチマークでは、H200はMixtral 8x7B LLMでも優れた結果を達成しています ¹⁴。これらの結果は、H200 NVLが、大規模なAIモデルの高速かつ効率的な推論処理に非常に適していることを示しています。

3.3 ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）のベンチマーク

H200 NVLは、HPCアプリケーションにおいても強力な性能を発揮します。H100 NVLと比較して1.3倍以上の性能向上を実現しており ⁵、特に分子動力学、気候モデリング、量子力学シミュレーションなどのメモリ帯域幅が重要なHPCアプリケーションにおいて、その能力を発揮します ¹⁰。H200の帯域幅の向上により、データへのアクセスが高速化され、CPUのみの構成と比較して最大110倍高速な結果が得られています ¹⁰。科学研究、シミュレーション、ゲノミクスなどの分野で、H200の高い計算スループットが役立ち、気象予測、製薬研究、分子動力学などのアプリケーションを加速します ³。H200は、リスク分析、アルゴリズム取引、リアルタイムデータ分析などのHPCワークロードも実行でき、そのNVLink機能はマルチGPUスケーリングをサポートし、集中型システムと分散型システムの両方にとって強力な選択肢となります ¹⁰。

3.4 メモリ帯域幅のベンチマーク

H200 NVLのメモリ帯域幅は4.8 TB/sであり、これはH100 NVLと比較して1.4倍の高速化です ⁵。この帯域幅の増加により、データボトルネックが減少し、メモリ集約型のタスクにおけるパフォーマンスが向上します ³。高速なデータ転送と処理を必要とするアプリケーション（大規模言語モデルのトレーニングや複雑なシミュレーションなど）にとって、この帯域幅の向上は非常に重要です ¹³。ただし、情報源によっては3.36 TB/s ⁴ と報告されており、この矛盾についてはさらなる調査が必要です。

3.5 FP32性能の分析

H200 NVLのFP32（単精度浮動小数点）性能は、情報源によってわずかに異なり、主に60 TFLOPS ³ または67 TFLOPS ² と報告されています。このレベルの単精度性能は、HPCにおける広範な科学技術計算や、一部のAIトレーニングおよび推論タスクにとって非常に重要です。

3.6 Tensorコアの性能分析

H200 NVLのTensorコアは、TF32、BFLOAT16、FP16、FP8、INT8など、さまざまな精度で優れた性能を発揮します ²。これらの特殊なコアは、ディープラーニングワークロードに不可欠な行列乗算を大幅に高速化するように設計されており、AIモデルのトレーニングと推論を高速化します。報告されている数値にはわずかなばらつきが見られますが、これはスパース性などの報告方法の違いを反映している可能性があります。

4. 性能比較：H200 NVL vs 以前のNVIDIA GPU

4.1 NVIDIA H100との比較

H200 NVLは、H100と比較して、メモリ容量（141GB vs 80GB/94GB）と帯域幅（4.8 TB/s vs 3.35 TB/s）において大幅な向上を実現しています ³。AI性能においても、トレーニング（最大90%の改善 ¹³）と推論（Llama 2 70Bで最大2倍高速 ³）の両方で、H200 NVLは明確な優位性を示しています。HPCワークロードにおいても、H100 NVLと比較して最大1.3倍の性能向上が報告されています ⁵。さらに、H200は、特にLLM推論ワークロードにおいて、より優れたワットあたり性能と、潜在的に低い総所有コスト（TCO）を実現することを目指しています ¹。

4.2 NVIDIA A100との比較

H200 NVLは、Ampereアーキテクチャに基づくA100と比較して、世代を超えた大きな進歩を遂げています ¹⁰。AIトレーニング（H100はA100より最大9倍高速 ¹⁹）と推論（H100はA100より最大30倍高速 ¹⁰）の両方で、H200 NVLは大幅な性能向上を実現しています。H200 NVLのメモリ容量と帯域幅は、A100（40GBまたは80GB HBM2e、帯域幅約2 TB/s ¹⁹）よりも大幅に優れています。HopperアーキテクチャにおけるTransformer Engineや改良されたTensorコアなどの主要なアーキテクチャの強化により ¹、H200 NVLは、A100を使用している組織にとって、より効率的に大規模で複雑なAIおよびHPCワークロードを処理するための魅力的なアップグレードパスとなります。

5. 消費電力、熱設計、価格に関する考察

H200 NVLのTDPは600Wであり ⁴、H100（最大700W ¹³）およびA100（最大400W ²⁷）と比較して、中間の位置にあります。H200 NVLの空冷設計 ³ は、多くのデータセンター環境に適しており、液冷インフラストラクチャの必要性を減らします。H200 NVLの価格は、単一カードあたり約29,500ドルから35,000ドルの範囲と推定されており ²⁸、H100（約29,000ドルから ¹⁶）と比較してやや高価です。ただし、性能向上と潜在的なTCOの削減を考慮すると、価格に見合う価値がある可能性があります。

6. NVIDIA H200 NVLの強みと弱み

強み：

H100と比較して大幅に向上したメモリ容量と帯域幅。
特に大規模言語モデルにおいて、AIトレーニングと推論の性能が向上。
HPCワークロードにおける強力な性能。
H100と比較して、より優れた電力効率と潜在的に低いTCO。
広範な互換性のための空冷設計。
マルチGPUスケーリングのためのNVLinkのサポート。
NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアの付属 ⁵。

弱み：

H100と比較して初期費用が高い。
高い電力消費により、堅牢なインフラストラクチャが必要。
ワークロードの最適化によって性能が変動する可能性。
初期の入手可能性とリードタイムが要因となる可能性。

7. H200 NVLのターゲットアプリケーションとユースケース

ジェネレーティブAIと大規模言語モデル： 1000億以上のパラメータを持つモデルのトレーニングと推論 ²。
ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）： 科学シミュレーション、気候モデリング、ゲノミクス、分子動力学 ³。
エンタープライズAIアプリケーション： AIエージェント、不正検出、ヘルスケア研究、地震解析 ⁵。
リアルタイムデータ分析： 高スループットと低レイテンシでの大規模データセットの処理 ¹⁰。

8. 結論

NVIDIA H200 NVLは、特に大規模言語モデルの推論やHPCなどのメモリ集約型ワークロードにおいて、メモリ、帯域幅、および性能の大幅な向上を実現しています。消費電力、熱設計、コストのバランスを考慮することが重要ですが、その高度な機能は、要求の厳しい計算ニーズに対応するための有力なソリューションとしての地位を確立しています。今後の研究では、実際の導入事例や、より広範なワークロードにおける詳細なベンチマーク評価が有益となるでしょう。