GPU比較：H100 / H200 / RTX PRO 6000 Server Edition

次世代AI・HPC向けGPUとして注目される NVIDIA H100 NVL / H200 NVL / RTX PRO 6000 Server Edition の主要仕様を比較しました。 倍精度演算性能やメモリ帯域、CUDA/Tensorコア構成も含めた拡張情報を掲載しています。

1. 製品仕様比較（Dense / Sparse）

項目	H100 NVL	H200 NVL	RTX PRO 6000 Server
アーキテクチャ	Hopper	Hopper+	Blackwell
CUDAコア数	約 14,592	約 14,592	約 18,176
Tensorコア数	第4世代 Tensor コア	第4世代 Tensor コア (拡張)	第5世代 Tensor コア
RTコア数	非搭載	非搭載	第3世代 RT コア
GPUメモリ (VRAM)	94 GB HBM3	141 GB HBM3	96 GB GDDR7
メモリ帯域幅	約 3.35 TB/s	約 4.8 TB/s	約 1.6 TB/s
FP64性能	約 30 TFLOPS	約 30 TFLOPS	非公表 (推定 1.8 TFLOPS)
FP32性能	約 60 TFLOPS	約 60 TFLOPS	約 117 TFLOPS
FP8性能 (Dense / Sparse)	約 2 / 4 PFLOPS	約 2.5 / 5 PFLOPS	推定 4〜5 / 8〜10 PFLOPS
FP4性能 (Dense / Sparse)	―	―	約 3.7 / 7〜8 PFLOPS
TDP	約 700 W	約 1,000 W	約 400–600 W
NVLink	対応	対応	非対応 (PCIeのみ)

2. 主な利用用途

• H100 NVL
  ・大規模AI学習（LLMトレーニング）
  ・科学技術計算（HPC）
  ・NVLinkを活かしたマルチGPUクラスタ構築
• H200 NVL
  ・H100比でメモリ容量＋帯域が大幅強化
  ・超大規模LLM推論・生成AI処理
  ・メモリ負荷の大きいHPCワークロード
• RTX PRO 6000 Server Edition
  ・Blackwell世代FP4対応 → 高効率推論向き
  ・ワークステーション・サーバー用途の生成AI
  ・コスト効率重視のAIインフラ

3. 製品選定のヒント

用途	最適GPU	理由
AI学習（大規模LLM）	H200 NVL	大容量HBM3と高帯域で巨大モデル処理に最適
HPC・科学技術計算	H100 / H200 NVL	高FP64性能とNVLinkによるスケーラビリティ
AI推論・生成AI	RTX PRO 6000 Server	FP4対応と低消費電力で推論特化の高効率運用

4. 倍精度演算（FP64）の重要性

HPCや科学技術計算分野では、数値精度が重要なためFP64（倍精度演算）の性能がシステム全体の性能に直結します。 H100/H200 NVLは約30TFLOPSのFP64性能を備え、研究開発・解析系の用途に適しています。 一方、RTX PRO 6000はワークステーションクラスのためFP64は限定的で、AI推論など精度要求の低い処理に特化しています。