H100

NVIDIA H100は、Hopperアーキテクチャを採用した最新世代のデータセンター向けGPUで、大規模言語モデル（LLM）時代のAIワークロードに最適化されています。

H100の革新：

• アーキテクチャ: Hopper
• プロセス: TSMC 4N（カスタム4nm）
• トランジスタ数: 800億個
• 用途: 大規模AI、HPC

主要スペック：

• SM数: 132（フル構成）
• CUDA Core: 16896（FP32）
• Tensor Core: 528（第4世代）
• メモリ: 80GB HBM3
• メモリ帯域: 3.35TB/s
• TDP: 350W/700W

LLM特化の新機能：

• FP8精度: 新データ形式
• 動的精度: 自動最適化
• 性能: 最大9倍高速化（vs A100）
• 用途: GPT、BERT等の高速化

さらなる進化：

• FP8対応: 2倍のスループット
• 性能: 最大2000 TFLOPS（FP8）
• 効率: 電力あたり3倍向上
• 新機能: DPX命令

HBM3採用：

• 容量: 80GB
• 帯域: 3.35TB/s
• スタック: 5つのHBM3
• 効率: A100比2倍以上

PCIe版

• 接続: PCIe 5.0
• TDP: 350W
• 用途: 標準サーバー

SXM5版

• NVLink: 第4世代、900GB/s
• TDP: 700W
• 用途: DGX H100

A100からの進化：

• LLMトレーニング: 最大9倍
• 推論: 最大30倍
• HPC: 最大3倍
• AI総合: 最大6倍

最高峰のAIシステム：

• GPU: 8基のH100
• 総メモリ: 640GB HBM3
• 性能: 32 PFLOPS（FP8）
• 接続: NVLink Switch

1. Confidential Computing

   • ハードウェアレベルセキュリティ
   • TEE（Trusted Execution Environment）
   • 機密データ保護

2. MIG強化

   • 最大7インスタンス
   • より柔軟な分割
   • 性能保証

3. NVLink 4.0

   • 900GB/s（18リンク）
   • より低レイテンシ
   • 大規模クラスタ対応

4. 大規模言語モデル

   • ChatGPT級の学習
   • 数千億パラメータ対応
   • 分散学習の効率化

5. 生成AI

   • 画像生成（Stable Diffusion）
   • 動画生成
   • 音声合成

6. 科学研究

   • 気候モデリング
   • 創薬シミュレーション
   • 素粒子物理学

vs AMD MI300X

• Transformer Engineの優位
• エコシステムの成熟度
• ソフトウェア対応

vs Intel Gaudi3

• 性能で大幅リード

• 実績と信頼性

• 開発環境

• 需要: 極めて高い

• 供給: 制限的

• 価格: プレミアム

• 待機: 数ヶ月〜1年

• 後継: Blackwell（B100）開発中

• 用途拡大: エッジAIへ

• 競争: 激化する市場

• 革新: 継続的な進化

• Hopper

• Transformer Engine

• Tesla A100

• HBM3

• FP8