H100とH200の違いは何ですか？

どちらも同じGH100 Hopper GPUダイを使用しており、計算性能（~3.9 PFLOPS FP8スパース）も同じです。H200はHBM2eをHBM3eメモリに置き換え、容量は80 GBから141 GBに増加し、帯域幅は3.35 TB/sから4.8 TB/sに拡大しています。そのため、H200は大規模なモデルを単一のGPUに収める必要がある推論中心の負荷や高いスループットが求められるワークロードに最適です。

RTX PRO 6000 Blackwellは、データセンター用GPUの代替となりますか？

推論作業の場合には、96 GB ECC GDDR7容量はH100 PCIeの80 GBを上回り、標準的なPCIeワークステーションスロットに収まります。トレーニングには、NVSwitchを搭載したH100/H200 SXMフォームファクターが、同じTDPでより高いGPU間帯域幅と大きな生のFLOPSを提供します。NVSwitchインフラストラクチャなしで高いVRAM容量が必要な場合は、RTX PRO 6000がより良い選択です。

SXMとPCIeバリアントの違いは何ですか？

SXM GPU（H100 SXM5、H200 SXM5）は、PCIeスロットではなく特殊なベースボードに固定され、NVSwitchファブリックを介して相互に接続されており、GPUごとに900 GB/sのインターGPU帯域幅を実現しています。PCIeバリアントは標準のサーバーやワークステーションに適合しますが、複数GPU間の通信にはNVLink Bridge（2 GPU）またはPCIe帯域幅（x16、約64 GB/s）に制限されます。8台以上のGPUのクラスタで全てのGPU間通信を必要とする場合は、SXM NVSwitchシステムが必須です。

70B パラメータモデルを実行するには、約1.4～2TBのVRAMが必要です。

FP16（16ビット）の精度では、70Bモデルは約140 GBのVRAMを必要とします — 1台のH200（141 GB）はギリギリこれを扱えます。INT8量子化では、約70 GBが必要です。INT4（GGUF Q4）では、約35〜40 GBで、H100 80 GB内に収まり、またはRTX 4090のペアで対応可能です。RTX PRO 6000 Blackwell（96 GB）は、INT8 70Bモデルを単一GPUで処理でき、KVキャッシュ用の余裕もあります。

RTX 5090は、AIワークロードに適していますか？

RTX 5090は、ローカルAI推論、画像生成（Stable Diffusion、Flux、DALL-E 3レプリカ）、動画合成、小規模から中規模モデルの微調整に優れています。その32 GB GDDR7は、FP16で13Bモデルを、INT4で70Bモデルを実行するのに十分です。マルチGPUトレーニングクラスターでは、NVLink帯域幅とより大きなメモリ容量のため、データセンターGPUの方が引き続き優れています。

A100とは何であり、まだ購入する価値はありますか？

NVIDIA A100（Ampereアーキテクチャ、2020年）は、依然として有能で広く使用されているAI GPUです。40 GBおよび80 GBのHBM2e構成で出荷され、312 TFLOPS FP16 Tensor Core性能を発揮します。供給がH100に比べて緩和されたため、A100の価格はより手頃になっています。推論や中程度のトレーニング作業には引き続き優れています。最先端の研究や最大規模のモデルには、H100/H200が現在推奨されます。

大量またはB2BのGPU購入について取り扱っていますか。

はい。MillionMinerは、エンタープライズ、研究、およびクラウドインフラストラクチャの顧客に対して、大量のGPU注文を提供しています。複数ユニットのH100、H200、A100、RTX PRO 6000の購入に関する価格については、私たちの営業チームにご連絡ください。私たちは、貨物の輸送手配、ステージング、暗号通貨を含む複数の通貨での請求書を調整することが可能です。

MillionMinerに連絡してGPU選択のサポートを受けるには、公式ウェブサイトのお問い合わせページからご連絡ください。

私たちのチームは、WhatsApp (+49 176 777 888 33)、メール、電話を通じて24時間365日対応しています。トレーニングと推論のワークロードに適したGPUの選択、マルチGPUクラスタの設計、B2B調達についてサポートいたします。お問い合わせいただくか、FAQをご覧ください。

GPUの販売について：NVIDIA RTX 5090、A100、H100、そして RTX PRO 6000

MillionMinerでNVIDIA GPUをご購入ください。コンシューマ用Blackwellからデータセンタークラスまで、AIやプロフェッショナルなワークロードに対応しています。取り扱いカードには、ブロワータイプのRTX 5090 32GBおよびRTX 4090 24GB、RTX PRO 6000 Blackwell 96GB、A100およびH100 Tensor Core GPUもあります。新品でメーカー保証付き、ただし記載がない限り。

すべてのGPUは世界中どこへでも無料のDDPで出荷されるため、チェックアウト時の価格が最終的な着荷コストとなります。複数カードのビルドには、事前構築済みのGPUサーバーをご覧になるか、当社の米国ホスティングにカードを展開し、電力と冷却を行うことも可能です。以下に全GPUラインナップを掲載しています。

5.0

4.97

4.5

GPUの販売について：NVIDIA RTX 5090、A100、H100、そして RTX PRO 6000

$36,500.00

NVIDIA

在庫あり

Nvidia H200 NVL（141GB）AIおよびHPC GPU

開始します

$46,899.00

NVIDIA

在庫あり

Nvidia H100 SXM (80GB) AI および HPC GPU

開始します

$26,500.00

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AI・GPUコンピューティング

トレーニング、推論、HPCワークロード向けのプロフェッショナルAIGPU

AI革命は、非常に少量のシリコンチップによって推進されています。NVIDIAのデータセンターGPUラインナップは、H100やH200 Tensor Core GPUからRTX PRO 6000 Blackwell、RTX 5090まで、大規模な言語モデル、拡散モデル、科学的シミュレーション、高頻度推論パイプラインが動作する計算基板を表しています。私たちは、エンタープライズバイヤー、研究所、AIスタートアップ、クラウドインフラストラクチャ運営者向けに、全てのプロフェッショナル向けNVIDIA製品を在庫しています——データセンター用アクセラレーター、ワークステーションGPU、プロフェッショナルビジュアライゼーションカード。

H200 メモリ帯域幅

4.8 TB/s

HBM3e @ 141 GB 容量

H100 AI パフォーマンス

3.9 PFLOPS

FP8疎テンソル演算

RTX PRO 6000 VRAM

96 GB

GDDR7 ECC — Blackwellアーキテクチャ

RTX 5090 VRAM

32 GB GDDR7

Blackwell GB202 — 3352 GB/s BW

NVIDIA プロフェッショナル GPU ラインナップ

ワークステーションからハイパースケールデータセンターへ

H100 SXM / PCIe

80 GB HBM2e

企業向けAIトレーニングの主力。3.35 TFLOPS FP64、NVLink 900 GB/s。DGX H100システムのマルチGPU NVSwitchファブリックにはSXМバリアントを推奨します。

H200 SXM / PCIe

141 GB HBM3e

H100の後継機。同じHopper GPUダイですが、メモリが1.76倍に増加し、帯域幅は4.8TB/sです — 長いコンテキストウィンドウを持つLLM推論にとって重要です。

A100 PCIe / SXM

40 GB / 80 GB HBM2e

旧世代の主力機が依然として稼働中です。312 TFLOPS FP16テンソルコア。純正およびカスタムPCIe構成で広く利用可能です。

RTX PRO 6000 Blackwell

96 GB GDDR7 ECC

これまでで最も高性能なワークステーションGPUです。フルPCIeフォームファクター、NVLinkブリッジサポート、4世代目のTensorコアを搭載。ローカルのLLM推論やレンダリングに理想的です。

RTX 5090 (GB202)

32 GB GDDR7

NVIDIAのBlackwellアーキテクチャを採用したコンシューマーフラッグシップ。21,760 CUDAコア、3,352 GB/sのメモリ帯域幅。混合ワークロードや推論に最適なシングルGPU。

RTX 4090 (Ada)

24 GB GDDR6X

前世代のAda。16,384 CUDAコア、1008 GB/sの帯域幅。依然として高性能であり、推論クラスタ向けのより手ごろな価格帯です。

T1000 (Professional)

8 GB GDDR6

エッジ推論およびディスプレイ出力作業向けのロープロファイルなプロフェッショナルGPU。最小限の電力消費、静音運転、ラック密度の高い導入。

A2 / L4 (PCIe)

16 / 24 GB GDDR6

推論最適化されたAdaおよびAmpere PCIe GPU。電力制約のあるサーバースロット（72 W TDP）向けに設計されており、大規模展開に適した強力なINT8スループットを備えています。

NVIDIAアーキテクチャの物語

Hopper、Ada Lovelace、Blackwell — 三世代がAI時代を牽引

NVIDIAは、AIブームが始まって以来、3つの主要なGPUマイクロアーキテクチャを出荷しています。Hopperアーキテクチャ（H100、H200）は、Transformerエンジンを導入しました—これは、単一のレイヤーパス内でFP8とFP16の精度を動的に切り替えるハードウェアブロックであり、精度の損失を最小限に抑えつつスループットを最大化します。これは、70B以上のパラメータを持つモデルのトレーニングを商業的に実現可能にした設計の突破口となりました。

Ada Lovelace（RTX 4090、L4、L40S）は、第4世代のTensorコアをプロフェッショナルおよびプロシューマー市場にもたらし、また大幅に改良されたレイトレーシングハードウェアも搭載しています。Adaカードは、消費者向けのアクセス性とプロフェッショナルな性能の間の絶妙なバランスを保ち、 boutique推論デプロイメントやクリエイティブなAIワークステーションにおいて支配的な選択肢となっています。

Blackwell（RTX 5090、RTX PRO 6000、GB200 NVL72）は現行世代です。Blackwellは、フラッグシップデータセンター用パーツにデュアルダイGPU設計を導入し、NVLink 5.0を1.8 TB/秒のダイ間帯域幅で、第五世代TensorコアにFP4サポートを追加しました。RTX PRO 6000 Blackwellは、ワークステーション層に96 GB ECCメモリを搭載し、H100 PCIeよりも多い容量を実現し、これまでクラウド限定だったワークロードをローカルで実行できるようになりました。

並べて比較

H100 対 H200 対 RTX PRO 6000 Blackwell

ワークステーションおよびシングルノードサーバー層における現代のAIインフラを定義する3つのGPU。

Hopper

H100 SXM5

トレーニングに最適

メモリ 80 GB HBM2e

メモリBW 3.35 TB/s

FP8 Sparse 3.9 PFLOPS

TDP 700 W (SXM)

NVLink NVLink 4 — 900 GB/s

フォームファクター SXM5 / PCIe

分散トレーニングのゴールドスタンダード。NVSwitch接続のSXMバリアントは8-GPU DGXクラスのノードには必須です。PCIeバリアントは標準のサーバーに適しています。

Hopper

H200 SXM5

推論に最適

メモリ 141 GB HBM3e

メモリBW 4.8 TB/s

FP8 Sparse 3.9 PFLOPS

TDP 700 W (SXM)

NVLink NVLink 4 — 900 GB/s

フォームファクター SXM5 / PCIe

H100と同じHopper GPUですが、メモリ容量はほぼ2倍で、帯域幅は格段に広いです。長いコンテキスト長を持つ70B以上のパラメータモデルを大規模にサービングするのに理想的です。

Blackwell

RTX PRO 6000 BW

最高のワークステーション

メモリ 96 GB GDDR7 ECC

メモリBW ~1.8 TB/s

Tensor-Kern 5th-gen, FP4/FP8/FP16

TDP 300 W (PCIe)

NVLink NVLink Bridge (optional)

フォームファクター Dual-slot PCIe x16

標準のPCIeスロットにH100よりも多くのVRAMを搭載。どんなワークステーションやタワーサーバーにも適合します。70Bモデルをローカルで実行。RTX PRO 6000 Server Editionはラック最適化された展開のためにディスプレイ出力を削除しています。

適切なGPUの選び方

トレーニングvs推論vsワークステーション：どのGPUが必要ですか？

モデルをトレーニングするGPUが必ずしもそれを提供するのに最適なGPUとは限りません。トレーニングには、最大のFLOPSとパラメータ、勾配、最適化器の状態を同時に保持できる大容量メモリが必要です — AdamWで微調整された70Bモデルには、クラスター全体で500 GB以上のVRAMが必要です。この規模でのトレーニングには、NVSwitchを介して接続されたH100またはH200 SXMノードが業界標準であり、必要な生の計算能力とすべてのGPUに供給し続けるのに十分なNVLink帯域幅を提供します。

推論ワークロードはFLOPSよりもメモリー容量と帯域幅を重視します。INT4の量子化70Bモデルはおおよそ40 GBに収まり — つまりH200は余裕を持って提供でき、RTX PRO 6000 Blackwellカード2枚をNVLink Bridge経由で接続すれば同じことが可能です。高スループット推論サービスの場合、H200の4.8 TB/秒の帯域幅は、同時リクエストのバッチでもレイテンシを低く保ちます。

ローカルワークステーションの利用例—研究、クリエイティブAI、ローカルLLMチャット、画像生成、動画合成—は、モデルのサイズ要件に応じてRTX PRO 6000 Blackwell（96 GB）、RTX 5090（32 GB）、またはA100（40/80 GB）で十分に対応できます。RTX 4090は、24 GB未満の量子化モデルを実行するユーザーにとって最も価格競争力のある選択肢です。

クイック選択ガイド

お仕事に適したハードウェアを選択してください

LLMトレーニング（70B+）

H100 / H200 SXM

マルチノード NVSwitch クラスター。大規模な事前学習および完全なファインチューニングには必須です。

LLM推論（70B）

H200 or 2× RTX PRO 6000

長時間の文脈提供に不可欠な高帯域幅メモリ。ワークステーションペア用のNVLink Bridge。

LLM 推論 (7–13B)

RTX 5090 / A100 80GB

32～80 GBは量子化されたサービングに十分です。強力なINT8スループット。

ローカルAIワークステーション

RTX PRO 6000 BW (96 GB)

最も多いVRAMを搭載したPCIeカード。未量子化の34Bモデルを実行。信頼性のためのECCを搭載。

画像 / 動画生成

RTX 5090 / RTX 4090

CUDAコア数が多く、GDDR7帯域幅が高速なことは拡散推論に理想的です。

エッジ / 省電力推論

T1000 / L4 / A2

サブ75W TDP。シングルスロットまたはロープロファイル。密集したラック展開。

プロフェッショナルなビジュアライゼーション

RTX PRO 6000 / A100

ECCメモリ、認証済みドライバー、3D / CAD / シミュレーション用の大きなフレームバッファ。

Blackwellアーキテクチャのハイライト

ブラックウェルが世代を超える飛躍となる理由

デュアルダイ GPU 設計

GB200は、2つのBlackwell GPUダイを単一パッケージでペアリングし、NVLink-C2Cを介して1.8 TB/sで接続しています。これにより、処理ユニット間のPCIeボトルネックを完全に排除します。

第5世代Tensorコア

新しいFP4精度モードは、推論ワークロードにおいてFP8の最大2倍のスループットを実現します。NVIDIAのマイクロスケーリングフォーマット（MXFP4）を通じて正確性を維持します。

NVLink 5.0

Hopperに対してスケールアップされた帯域幅は倍増—GPUあたり1.8 TB/sの双方向通信。これは、72台のBlackwell GPUを単一の論理ユニットにまとめるNVL72ラック構成にとって重要です。

RASエンジン

予測ハードウェア故障検知のための専用信頼性・可用性・サービス性エンジン — 生産推論クラスターの計画外停止時間を削減します。

機密コンピューティング

GPUワークロード向けのハードウェア分離型TEE（Trusted Execution Environment）。共有クラウドインフラストラクチャでの企業秘密モデルや敏感な推論を安全に実行することを可能にします。

RTX PRO 6000 — PCIe フラッグシップ

96 GB GDDR7 ECC 標準 PCIe デュアルスロットフォームファクターを備えたワークステーショングレードの信頼性とデータセンタークラスのメモリ容量。サーバーエディションはディスプレイ出力を削除します。

NVIDIA Blackwell

RTX 5090 および RTX PRO 6000：専門家向け Blackwell

The GeForce RTX 5090はBlackwellを消費者およびプロシューマー市場に投入します。GB202ダイを基に、21,760 CUDAコアと1,792 GB/sの帯域幅で動作する32 GBのGDDR7メモリを搭載しており、標準的なデスクトップPCに収まる最も強力なシングルGPUです。クラウドコストを気にせずにローカルで推論と実験を行いたいAI研究者や開発者にとって、RTX 5090は実用的な選択です。

RTX PRO 6000 Blackwellは根本的に異なるアプローチを取っています。消費者向けのゲームパフォーマンス最大化ではなく、NVIDIAは96 GBのECC GDDR7メモリを搭載したワークステーションGPUを設計しました。これは、これまでのいかなるメーカーのPCIe GPUよりも多い容量です。サーバーエディションとMax-Qワークステーションエディションは、それぞれラックマウントとモバイル展開をカバーしています。NVLinkブリッジを介して接続されたRTX PRO 6000カード2枚は192 GBのプールされたメモリを提供し、70Bパラメータのモデルを非量子化のまま動作させるのに十分です。

スタジオ、研究所、AIスタートアップの中には、すべてのワークロードをクラウドで実行できない、または実行したくない場合がありますが、Blackwellワークステーションラインは計算を完全に変えます。独自モデルはオンプレミスに留まります。推論の遅延が短縮されます。データの主権が維持されます。前払いのハードウェアコストは、それ以外の場合無限に積み重なるクラウド推論の請求に対して償却されます。

よくある質問

AIインフラの構築を始める準備はできましたか？

上記のプロフェッショナルNVIDIA GPUのラインナップをご覧ください。シングルワークステーションカードからマルチGPUサーバー構成まで幅広く取り揃えております。最初のモデルのトレーニングや推論クラスターのスケーリングを行う際も、弊社のチームが適切なハードウェアと予算に合わせてお手伝いいたします。

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GPUの販売について：NVIDIA RTX 5090、A100、H100、そして RTX PRO 6000

Intel データセンター GPU Flex シリーズ

NVIDIA Quadro RTX 5000 16GB プロフェッショナルGPU

NVIDIA Quadro RTX 8000 48GB プロフェッショナルGPU

NVIDIA RTX 2000 Ada世代 16GB プロフェッショナルGPU

NVIDIA RTX 4000 Ada Generation 20GB シングルスロット プロフェッショナル GPU

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation 20GB 小型フォームファクターGPU

NVIDIA RTX 4500 Ada Generation 24GB プロフェッショナルGPU

NVIDIA RTX 5000 Ada Generation 32GB プロフェッショナルGPU

NVIDIA RTX A2000 12GB ロープロファイル プロフェッショナルGPU

NVIDIA A10 24GB Tensor Core Rechenzentrums-GPU

NVIDIA T400 4GB プロフェッショナルGPU

NVIDIA Quadro P1000 4GB 低背プロフェッショナルGPU

NVIDIA Tesla P100 16GB PCIe HPCアクスラレーター

NVIDIA A30 24GB Tensor Core Rechenzentrum GPU

NVIDIA H800 80GB Hopper AI GPU

NVIDIA Quadro P2200 5GB シングルスロット プロフェッショナル GPU

NVIDIA RTX A4500 20GB プロフェッショナルワークステーション GPU

NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 32GB プロフェッショナルGPU

NVIDIA A800 40GB アクティブデータセンターGPU

NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell 16GB プロフェッショナルGPU

NVIDIA L40 48GB Ada Lovelace データセンター GPU

NVIDIA L40S 48GB Ada Lovelace AI Rechenzentrum GPU

NVIDIA A800 80GB PCIe データセンターGPU

NVIDIA L20 48GB Ada Lovelace Rechenzentrum GPU

AMD Instinct MI210 64GB HBM2e Rechenzentrum Accelerator

NVIDIA HGX H200 8-GPU 液冷 SXM ベースボード (1,128GB HBM3e)

NVIDIA B100 192GB Blackwell データセンターGPU

Nvidia H200 NVL（141GB）AIおよびHPC GPU

Nvidia H200 NVL（141GB）AIおよびHPC GPU

Nvidia H100 SXM (80GB) AI および HPC GPU

AI・GPUコンピューティング

トレーニング、推論、HPCワークロード向けのプロフェッショナルAIGPU

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Hopper、Ada Lovelace、Blackwell — 三世代がAI時代を牽引

並べて比較

H100 対 H200 対 RTX PRO 6000 Blackwell

H100 SXM5

H200 SXM5

RTX PRO 6000 BW

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NVIDIA Blackwell

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よくある質問

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