H100 vs. H200 vs. B200：AIワークロードに適したNVIDIA GPUの選択
NVIDIAの最新GPUラインナップは、AIインフラを構築する者にとって興味深い挑戦である。H100は信頼性の高い主力製品であることが証明されており、H200はメモリの大幅な改善を約束し、新しいB200は、ほとんど良すぎるように聞こえるパフォーマンスの向上を主張している。しかし、目を覆いたくなるような値札と、千差万別の入手可能性から、正しい選択をするには、マーケティングのスライドを越えて、これらのチップを差別化するものを理解する必要がある。私たちは、電力要件から実際の性能向上まで、各オプションの現実的な影響の分析に時間を費やしました。
GPUの三位一体：選択肢を理解する
AI革命はシリコンの上で進行しており、エヌビディアの最新の製品は、計算上の可能性を飛躍的に高めている。H200 GPUは、H100よりも76％多いメモリ（VRAM）と43％高いメモリ帯域幅を特徴としている。B200は、トレーニング（H100の最大3倍）と推論（H100の最大15倍）を大幅に高速化し、最大規模のモデルや極端なコンテキストに最適です。
H100：実績のある主力製品
H100は、発売と同時にAIワークロードのゴールドスタンダードとしての地位を確立した。NVIDIA H100は以前、最も強力でプログラマブルなNVIDIA GPUでした。このGPUは、GPUコア周波数の向上や計算能力の強化など、いくつかのアーキテクチャの改良を特徴としています。
主な仕様
メモリー：80GB HBM3（一部の構成では96GB）
メモリ帯域幅：3.35 TB/秒
TDP: 700W
建築ホッパー
最適70Bパラメータまでの標準的なLLM、実績のある生産ワークロード
H200：メモリー・モンスター
H200は、80GBのメモリでは足りないと判断したH100の出来過ぎの兄弟だと考えてください。NVIDIA Hopper™アーキテクチャに基づくNVIDIA H200は、毎秒4.8テラバイト(TB/s)で141ギガバイト(GB)のHBM3eメモリを提供する最初のGPUです。
主な仕様
メモリー：141GB HBM3e
メモリ帯域幅：4.8 TB/秒
TDP：700W（H100と同じ!）
建築ホッパー
最適大型モデル（100B以上のパラメータ）、ロングコンテキストのアプリケーション
天才的な技？H100もH200も、同じ700Wのストローから水を飲みます。NVIDIA H200は、単に速いだけでなく、より多くのジュースを絞り出し、負担を増やすことなく、より速いスループットを提供します。
B200：解き放たれる未来
B200-NVIDIAのBlackwellアーキテクチャのフラッグシップが登場し、前世代がサンドバッグになったように見える。B200は、2,080億個のトランジスタを搭載し（H100/H200の800億個に対して）、ゲームチェンジャー機能を導入しています。
主な仕様
メモリー：192GB HBM3e
メモリ帯域幅：8 TB/秒
TDP: 1000W
アーキテクチャブラックウェル（デュアルチップ設計）
最適次世代モデル、非常に長いコンテクスト、将来性
パフォーマンスの深層：ゴムと道路の接点
トレーニングパフォーマンス
数字は説得力のあるストーリーを物語っています。シングルGPUを比較した場合、Blackwell B200 GPUは、1秒あたりのトークンに基づき、シングルH200 GPUの約2.5倍の性能向上を示しています。DGX B200は、DGX H100システムの3倍の学習性能と15倍の推論性能を発揮します。
推論能力
展開に重点を置く組織では、推論性能がトレーニング速度よりも優先されることがよくあります。H200は、Llama2のようなLLMを処理する場合、H100 GPUと比較して推論速度を最大2倍向上させます。B200は？B200は、H100システムに対して15倍向上しており、まったく別の次元で活躍しています。
メモリ帯域幅：知られざるヒーロー
メモリ帯域幅は、GPUがそのコンピュートコアにデータを供給できる速度を決定します。ストローで飲むか、消防ホースで飲むかの違いと考えてください：
H100：3.35TB/秒（上出来）
H200：4.8TB/秒（43%の改善）
B200：8TB/秒（別の宇宙）
H200のメモリ帯域幅は、H100の3.35TB/秒から4.8TB/秒に増加した。この帯域幅の増加は、大規模なデータセットをチップにプッシュする場合に重要です。メモリ集中型のワークロードでは、この差がトレーニング時間に現れます。
コスト分析：支払額
これらのGPUの価格は、今年に入ってから大きく変動している。H100は、クラウドプラットフォームで1時間あたり約8ドルで2025年にスタートしたが、最近のAWSの最大44％の値下げに続いて、供給の増加により、1時間あたり1.90ドルまで下がっている。
H100GPUを購入する場合、1基あたり少なくとも25,000ドルの予算が必要です。ネットワーク、冷却、その他のインフラを考慮すると、適切なマルチGPUセットアップは簡単に40万ドルを超えます。これは衝動買いではない。
H200プレミアム
購入とクラウドレンタルの両方で、H100より約20～25％高いコストが予想される。メモリの優位性により、特定のワークロードでは割高感が正当化されることが多い。
B200投資
当初はプレミアムが高く（H200比で25％以上）、2025年の早い時期に入手できるのは限られるが、長期的には卓越した性能と効率を発揮する。アーリーアダプターは最先端の性能に対価を支払う。
インフラチームのための配備に関する考慮事項
電源および冷却要件
TDPはストーリーの一部しか語っていない：
H100/H200：700Wの場合、既存のインフラで動作することが多い
B200：B200の消費電力は1000Wで、H100の700Wから増加した。B200マシンでも空冷は可能だが、NVIDIAはユーザーがこれまで以上に液冷を採用することを期待している。
ドロップイン互換性
既存のH100インフラを持つチームにとって、H200は魅力的なアップグレードパスを提供します。HGX B100ボードは、HGX H100ボードとドロップイン互換性を持つように設計されており、GPUあたりのTDPは同じ700ワットで動作します。B100は、インフラのオーバーホールを必要とすることなく、Blackwellの利点を提供します。
空席状況
H100:入手しやすく、供給が向上している
H200: H200 GPUは2024年半ばにリリースされ、現在広く入手可能です。
B200: B200は現在、一部のクラウド・プロバイダーから、企業顧客向けに数量限定で提供されている。
実世界の意思決定マトリックス
H100を選ぶ
予算の制約があるため、実績のある価値が求められる。
ワークロードには、最大700億のパラメータを持つモデルが含まれる。
既存のインフラは700W GPUを完璧にサポートしている
すぐに利用できることが重要
H200を選ぶ：
メモリのボトルネックが現在のパフォーマンスを制限している。
ロングコンテキストのアプリケーションがワークロードを支配している。
パワーバジェットはB200に対応できない。
ドロップインのアップグレードでROIを最大化
B200を選択する：
将来への備えは、現在のコストに優先する。
極端なモデルサイズ（200B以上のパラメータ）がロードマップにある。
インフラの近代化はGPUのアップグレードと一致する。
ワットあたりの性能は交渉の余地がない。
イントロルの優位性
これらの巨大なGPUの導入は、DIYプロジェクトではありません。少数のGPUから数千のGPUに拡張する場合でも、インフラを適切に導入するかどうかで、最高の効率で稼働しているか、それともパフォーマンスを机の上に放置しているかが決まります。プロの導入チームは、最適なラック構成から複雑な光ファイバー接続に至るまで、これらのクラスターを活発に動かすための微妙なニュアンスを理解しています。
結論賢い選択
H100は、メインストリームのAIワークロード向けの信頼性の高い主力製品であり続けています。H200は、使い慣れた電力レベルで印象的なメモリ・アップグレードを実現し、今日と明日の架け橋となる。B200は？AIモデルが指数関数的に複雑化する未来に賭けている。
最終的にGPUを選択するかどうかは、直近のニーズ、成長軌道、インフラの準備という3つの要素に左右されます。モデルの複雑さ、コンテキストの長さ、スケーリングの目標に合わせてGPUを選択することで、プロジェクトを効率的に市場に投入し、長期的なスケーリングを可能にします。
AIインフラ競争は減速していません。実績のあるH100、バランスの取れたH200、境界を押し広げるB200のどれを選んでも、確かなことが1つあります。AIの未来はNVIDIAシリコンの上で動いており、今日適切なGPUを選ぶことが、明日の競争力を左右するのです。
次世代のAIインフラを導入する準備はできていますか？適切なGPUは始まりに過ぎず、専門的な導入が理論上の性能と実際の性能の違いを生み出します。
参考文献
NVIDIA。"H200 テンソルコア GPU".NVIDIA データセンター.2025年6月アクセス。 https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h200/.
NVIDIA."DGX B200：AI工場の基盤".NVIDIA データセンター.2025年6月アクセス。 https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b200/.
ホワイトファイバー「2025年のLLMトレーニングのためのGPUインフラの選択：NVIDIA H100 vs. H200 vs. B200".WhiteFiber ブログ.2025年6月アクセス。 https://www.whitefiber.com/blog/choosing-gpu-infrastructure.
ユベーション"NVIDIA H200 vs H100: パワースパイクなしでより良いパフォーマンス。"Uvation Articles.2025年6月アクセス。 https://uvation.com/articles/nvidia-h200-vs-h100-better-performance-without-the-power-spike.
Jarvislabs."NVIDIA H100価格ガイド2025年：詳細なコスト、比較と専門家の洞察".Jarvislabs Docs.2025年4月12日。 https://docs.jarvislabs.ai/blog/h100-price.
TRGデータセンター「NVIDIA H200とBlackwell：AIとMLワークロードのためにどちらを買うべきか？"TRG Datacenters Resource Center.2024年11月13日。 https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-h200-vs-blackwell/.
オリ"NVIDIA H200 GPUの概要".オリ・ブログ.2025年1月24日。 https://blog.ori.co/nvidia-h200-vs-h100.
NVIDIA."コンピューティングの新時代を支えるNVIDIA Blackwellプラットフォーム登場".NVIDIA ニュースルーム.Accessed June 2025. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-platform-arrives-to-power-a-new-era-of-computing.
CUDO Compute."NVIDIA H100対H200：両者の比較は？"CUDO Computeブログ。2024年4月12日 https://www.cudocompute.com/blog/nvidia-h100-vs-h200-how-will-they-compare.
DataCrunch."NVIDIA H200 vs H100：AIワークロードにおける主な違い".DataCrunch ブログ.2025年2月6日。 https://datacrunch.io/blog/nvidia-h200-vs-h100.
トムズハードウェア"Nvidiaの次世代AI GPUはHopperの4倍高速：Blackwell B200 GPUは最大20ペタフロップスの演算とその他の大規模な改善を実現。"Tom's Hardware。2024年3月18日。 https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidias-next-gen-ai-gpu-revealed-blackwell-b200-gpu-delivers-up-to-20-petaflops-of-compute-and-massive-improvements-over-hopper-h100.
株式会社エクザクト"BlackwellとHopperの比較｜B200とB100とH200とH100".Exxact Blog.2025年6月アクセス。 https://www.exxactcorp.com/blog/hpc/comparing-nvidia-tensor-core-gpus.
トレンドフォース"【ニュース】デルのリーク情報、NVIDIAが来年B200を発売する可能性を明らかに".TrendForce News.2024年3月4日。 https://www.trendforce.com/news/2024/03/04/news-dell-leak-reveals-nvidias-potential-b200-launch-next-year/.
AnandTech."NVIDIA BlackwellアーキテクチャとB200/B100アクセラレータ発表：より小さなデータでより大きく"AnandTech.2024年3月18日。 https://www.anandtech.com/show/21310/nvidia-blackwell-architecture-and-b200b100-accelerators-announced-going-bigger-with-smaller-data.
DataCrunch."NVIDIA Blackwell B100、B200 GPUのスペックと入手可能性。"DataCrunch ブログ.2025年2月6日。 https://datacrunch.io/blog/nvidia-blackwell-b100-b200-gpu.
