NVIDIA H100 と GMI クラウド上の H200 の比較:パフォーマンス、効率性、スケーラビリティのベンチマーキング

Why managing AI risk presents new challenges

Aliquet morbi justo auctor cursus auctor aliquam. Neque elit blandit et quis tortor vel ut lectus morbi. Amet mus nunc rhoncus sit sagittis pellentesque eleifend lobortis commodo vestibulum hendrerit proin varius lorem ultrices quam velit sed consequat duis. Lectus condimentum maecenas adipiscing massa neque erat porttitor in adipiscing aliquam auctor aliquam eu phasellus egestas lectus hendrerit sit malesuada tincidunt quisque volutpat aliquet vitae lorem odio feugiat lectus sem purus.

Lorem ipsum dolor sit amet consectetur lobortis pellentesque sit ullamcorpe.
Mauris aliquet faucibus iaculis vitae ullamco consectetur praesent luctus.
Posuere enim mi pharetra neque proin condimentum maecenas adipiscing.
Posuere enim mi pharetra neque proin nibh dolor amet vitae feugiat.

The difficult of using AI to improve risk management

Viverra mi ut nulla eu mattis in purus. Habitant donec mauris id consectetur. Tempus consequat ornare dui tortor feugiat cursus. Pellentesque massa molestie phasellus enim lobortis pellentesque sit ullamcorper purus. Elementum ante nunc quam pulvinar. Volutpat nibh dolor amet vitae feugiat varius augue justo elit. Vitae amet curabitur in sagittis arcu montes tortor. In enim pulvinar pharetra sagittis fermentum. Ultricies non eu faucibus praesent tristique dolor tellus bibendum. Cursus bibendum nunc enim.

Id suspendisse massa mauris amet volutpat adipiscing odio eu pellentesque tristique nisi.

How to bring AI into managing risk

Mattis quisque amet pharetra nisl congue nulla orci. Nibh commodo maecenas adipiscing adipiscing. Blandit ut odio urna arcu quam eleifend donec neque. Augue nisl arcu malesuada interdum risus lectus sed. Pulvinar aliquam morbi arcu commodo. Accumsan elementum elit vitae pellentesque sit. Nibh elementum morbi feugiat amet aliquet. Ultrices duis lobortis mauris nibh pellentesque mattis est maecenas. Tellus pellentesque vivamus massa purus arcu sagittis. Viverra consectetur praesent luctus faucibus phasellus integer fermentum mattis donec.

Pros and cons of using AI to manage risks

Commodo velit viverra neque aliquet tincidunt feugiat. Amet proin cras pharetra mauris leo. In vitae mattis sit fermentum. Maecenas nullam egestas lorem tincidunt eleifend est felis tincidunt. Etiam dictum consectetur blandit tortor vitae. Eget integer tortor in mattis velit ante purus ante.

Vestibulum faucibus semper vitae imperdiet at eget sed diam ullamcorper vulputate.
Quam mi proin libero morbi viverra ultrices odio sem felis mattis etiam faucibus morbi.
Tincidunt ac eu aliquet turpis amet morbi at hendrerit donec pharetra tellus vel nec.
Sollicitudin egestas sit bibendum malesuada pulvinar sit aliquet turpis lacus ultricies.

“Lacus donec arcu amet diam vestibulum nunc nulla malesuada velit curabitur mauris tempus nunc curabitur dignig pharetra metus consequat.”

Benefits and opportunities for risk managers applying AI

間もなくリリースされる NVIDIA H200 Tensor Core GPU により、AI の専門家や企業は、この次世代 GPU が前身の NVIDIA H100 Tensor Core GPU とどのように比較できるかを知りたがっています。市場で最も高度な GPU の 1 つとして、H100 は AI トレーニングと推論の新たな基準を打ち立てました。H200は、こうした限界をさらに押し広げ、世界中の企業のイノベーションを加速させるでしょう。

GMI Cloudは早くからH200の詳細なベンチマークを実施することができ、その結果は並外れたものにほかなりません。この記事では、技術的な違いとベンチマークの結果を深く掘り下げ、GMI Cloud で H200 を使用することが AI 開発者や企業に比類のない利点をもたらす理由を探ります。

アップグレード以上のもの

iPhone 16のような最近のコンシューマー向け製品は、過去の主力モデルよりも段階的なアップデートで期待を裏切っていますが、NVIDIAのH200は、特にAIワークロードにおいて、GPUパフォーマンスを大幅に向上させます。これは、ディープラーニング、大規模言語モデル、その他の AI アプリケーションの限界に挑戦する企業にとっては大きなアップグレードです。

H100 GPUはそれ自体がゲームチェンジャーであり、膨大な計算能力を発揮し、創業以来、NVIDIAの最高製品として革新の最前線に立ってきました。しかし、H200 はコンピューティングの限界をさらに押し広げ、メモリ、帯域幅、コンピューティング効率などの主要分野に変革をもたらすイノベーションをもたらします。

H200とH100を比較した場合の主な技術的機能強化

次の表は、H100とH200 GPUの主要な技術仕様を8 GPUの比較で分類したもので、H200がAIコンピューティングの新しい標準になる理由を示しています。

メモリが 1.1 TB の HBM3e に増加したことで、Llama、Mistral、ビジョントランスフォーマーなどの大規模モデルをトレーニングまたは導入する際の重要な要素である、より大きなデータセットの処理を高速化できます。

ベンチマーキング:NVIDIA H200 と GMI クラウド上の H100 の比較

Llama3.1 8BやLlama 3.1 70Bなどのモデルを利用したGMIクラウドの内部ベンチマークでは、現実世界のAIタスクにおけるH200の真の力が明らかになっています。以下は、H100 SXM5とH200 SXM5を16fpsで比較した場合の効率性の向上をまとめたものです。

これらの結果は、特に大きなバッチサイズの処理における大幅な改善を示しています。H200は、さまざまな構成で一貫して 45% 以上のスループット向上を実現しています。これは処理時間の短縮とリソースのより効率的な使用につながります。

AI の効率化とコスト削減:NVIDIA H200 のメリット

H200は、ホッパーアーキテクチャに基づいて構築され、141 GBを搭載した最初のGPUです HBM3 メモリは4.8 TB/秒で、H100のほぼ2倍の容量で、帯域幅は1.4倍に増えます。この帯域幅効率の向上により、より多くのデータを並行して処理できるようになり、メモリ容量が向上したことで、より大規模なモデルでも、より少ない数の GPU に搭載できる GPU の数が少なくなります。と組み合わせると 第4世代テンソルコア、H200は、大規模言語モデル（LLM）やジェネレーティブAIなどの最新のAIアプリケーションに不可欠なTransformerベースのモデル向けに特に最適化されています。

これらのパフォーマンスの向上により、H200はより高速になるだけでなく、より高速になりました。 エネルギー効率が良いこれは、大規模な AI ワークロードを管理する企業にとって非常に重要です。その結果、企業は運用コストを削減しながら二酸化炭素排出量を削減でき、収益性と持続可能性の両面でメリットがあります。

さらに、 トランスフォーマーエンジン Embedded in H200は、精度レベルを動的に調整することにより、AIモデルのトレーニングと推論を加速するように設計されています。大容量で高速なメモリにより、H200の混合精度ワークロードの処理能力が向上し、ジェネレーティブAIトレーニングと推論が加速され、エネルギー効率が向上し、TCOも削減されます。

GMI クラウドのアドバンストプラットフォームで NVIDIA H200 のパワーを最大化

H200のハードウェアの進歩は目を見張るものがありますが、GMI Cloudと組み合わせると真の可能性が解き放たれます 垂直統合型 AI プラットフォーム。GMI Cloud は H200 へのアクセスを提供するだけではありません。パフォーマンス、スケーラビリティ、導入効率を最適化するように特別に設計されたインフラストラクチャを提供することで、その機能を強化します。

専門的に統合されたコンテナ化と仮想化スタックにより、H200の膨大なメモリ帯域幅と計算能力は、マルチGPUアーキテクチャ間で簡単に拡張できます。つまり、企業や開発者は、インフラストラクチャーの制約に悩まされることなく、複雑な AI モデルを導入し、かつてないスピードでトレーニングを行うことができます。GMI クラウドは、事前に構築されたモデルへのアクセスやマルチテナントなどの機能を H200 にさらに提供することで、混合精度のワークロードと推論タスクを最適に実行できるようにし、トレーニング時間と推論レイテンシーを大幅に削減します。

さらに、 GMI クラウドのプラットフォーム お客様は次の方法で導入を微調整できます オンデマンドスケーラビリティこれにより、変動するワークロードを処理する場合でも、大規模なLLMを拡張する場合でも、必要に応じてH200のリソースを簡単に割り当てることができます。この柔軟性は、物理インフラストラクチャを管理するという運用上の負担なしに迅速に適応する必要がある企業にとって非常に重要です。

GMI Cloudにより、H200は単なる強力なGPUではなく、最先端のハードウェアを企業、新興企業、研究者のいずれにとっても俊敏で高性能なソリューションに変える包括的なAIインフラストラクチャの一部となります。

結論：GMIクラウドとH200で将来を見据えたAIを実現

NVIDIA H200 Tensor コア GPU は、メモリ、帯域幅、効率が大幅に向上した AI コンピューティングの新時代を象徴しています。GMI Cloud の H200 への独占的なアーリーアクセスを活用することで、企業は AI プロジェクトを加速し、変化の速い AI と機械学習の世界で競争力を維持できます。

GMI Cloudは現在、H200ユニットの予約を受け付けており、約30日後に利用可能になる予定です。世界で最も強力な GPU リソースをデプロイする機会をお見逃しなく。今すぐお問い合わせください。アクセスを予約して AI ワークフローに革命を起こしてください。