概要
H100 vs H200: H200は追加コストに見合うか？
H100 vs H200: H200は、モデルが80 GBに収まらない場合に追加コストに見合います。141 GBと1.43倍の帯域幅を備え、SXMのピーク演算性能は同じです。2026年10月29日時点で、当社が確認した最低オンデマンド価格では時間単価が33%高かったものの、FP8のLlama 3.1 70BはH100 2台ではなくH200 1台に収まります。GPUwithCryptoは両方を暗号資産でレンタル、KYC不要です。H200 $3.07/時間、H100 $2.32/時間。
H100とH200の仕様はどう比較されますか？
2026年10月29日に確認したNVIDIA公式の数値です。Tensor値はdenseピークTFLOPSです。NVIDIAはHopperのTensor値をスパース時のみ記載しているため、dense = NVIDIAの値 ÷ 2 とし、(d)を付けています。ピーク値はベンチマークではありません。
| スペック | H100 SXM | H100 PCIe | H200 SXM | H200 NVL（PCIe） |
|---|---|---|---|---|
| メモリ | 80 GB HBM3 | 80 GB HBM2e | 141 GB HBM3e | 141 GB HBM3e |
| メモリ帯域幅 | 3,350 GB/s | 2,000 GB/s | 4,800 GB/s | 4,800 GB/s |
| FP16 / BF16 Tensor、dense | 989.5 TFLOPS (d) | — | 989.5 TFLOPS (d) | 835.5 TFLOPS (d) |
| FP8 Tensor、dense | 1,979 TFLOPS (d) | — | 1,979 TFLOPS (d) | 1,670.5 TFLOPS (d) |
| NVLink | 900 GB/s | 600 GB/s (ブリッジ) | 900 GB/s | 900 GB/s（2-wayまたは4-wayブリッジ） |
| PCIe | Gen5 | Gen5 | Gen5 | Gen5 |
| 最大消費電力 | 700 W | 350 W | 700 W | 600 W |
| 発売 | 2022 | 2022 | 2023 | 2024 |
(d) = NVIDIAの「スパース時」値 ÷ 2。NVIDIAはH200の表に「暫定仕様。変更される可能性があります。」と記載しています。H100 PCIeのTensor値をdenseまたはスパースとして示す現在の公式ページはありません。
H200はH100より高速ですか？
生の演算性能では変わりません。H200 SXMとH100 SXMは同じdenseピークを共有します。BF16で989.5 TFLOPS、FP8で1,979 TFLOPSです。H200で変わるのはメモリです。80 GBではなく141 GB（1.76倍）、3,350 GB/sではなく4,800 GB/s（1.43倍）です。これらはNVIDIAのピーク値であり、ベンチマークではありません。
- 演算バウンドのジョブ（学習、長いプロンプトのprefill）はH200によるピーク性能の優位性を得られません。
- メモリバウンドのデコードは、ピーク時に最大で帯域幅比1.43倍の向上が得られる可能性があります。
- 容量が最大の利点です。 H100 2台を必要とするモデルがH200 1台で動作し、GPU間の分割が不要になります。
The H200 NVLは同じ141 GBを備えたPCIeカードで、600 Wの制限とより低いピーク（BF16 denseで835.5 TFLOPS）です。インスタンスのGPU数はホストにより1〜8基です。開始前に、ダッシュボードに各ホストの国、GPU数、フォームファクター（SXMまたはPCIe）、インターコネクトが表示されます。
H200 1台には収まるがH100 1台には収まらないモデルはどれですか？
経験則: メモリ ≈ パラメータ数（十億）× パラメータあたりのバイト数 × 1.2。BF16で2バイト、FP8で1、4-bitで0.5です（EleutherAI）。長いコンテキストではKVキャッシュが加算されます。Llama 3.1 70BはBF16でトークンあたり320 KiBを使うため、131,072トークンのコンテキスト1つで42.9 GBが追加されます。計算式とその他のモデル: VRAMガイド。
| モデルと精度 | 必要なメモリ | H100 80GB | H200 141GB |
|---|---|---|---|
| Llama 3.1 8B、BF16 | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B、QLoRAファインチューニング | 52.5 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B、FP8 | 84 GB | GPU 2基 | 1 GPU |
| Qwen2.5 72B、FP8 | 87.2 GB | GPU 2基 | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B、FP8 + 128Kトークンのコンテキスト1つ | ≈ 113 GB | GPU 2基 | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B、BF16 | 168 GB | GPU 3基 | GPU 2基 |
| Llama 3.1 405B、4-bit | 243 GB | 4 GPUs | GPU 2基 |
| Llama 3.1 405B、FP8 | 486 GB | GPU 7基 | 4 GPUs |
| DeepSeek-V3 / R1、FP8（ネイティブ） | ≈ 805 GB | 11 GPU（8-GPUノード1台を超える構成） | 6 GPU（8-GPUノード1台） |
単純フィット = 推定値をメモリ合計に収められるカード枚数。テンソル並列のオーバーヘッドやドライバが予約するメモリは考慮していません。DeepSeekはV3とR1の重みをFP8で公開しています。671Bパラメータすべてを常駐させる必要がありますが、トークンごとに有効なのは37Bです。KVキャッシュの数値はLlama 3論文のアーキテクチャ（80層、8 KVヘッド、ヘッドサイズ128）を使用しています。
H100とH200は1時間あたりいくらですか？
GPU時間あたり、USD。「最安値」と「中央値」は、GPUwithCryptoによる2026年10月29日の価格調査に基づくセルフサービス・オンデマンドの定価です。スポット価格とマーケットプレイス価格は除外しています。Vast.aiはマーケットプレイスのため別掲しています。すべてのGPU：価格。
| GPU | GPUwithCrypto | 他社のオンデマンド最低価格 | オンデマンド中央値 | 調査したプロバイダー | Vast.aiの最低オファー |
|---|---|---|---|---|---|
| H100 80GB | $2.32/時間 | $2.73（Massed Compute） | $4.16 | 16 | $1.73（H100 SXM） |
| H200 141GB | $3.07/時間 | $3.62（Massed Compute、H200 NVL） | $5.29 | 13 | $3.00（H200 NVL） |
価格確認日：
Massed Computeは$2.73のH100のフォームファクターを明示していません。Vast.aiの数値：Vast.aiの公開価格フィード、2026年10月29日時点で最も安く借りられるオファー。税抜き。
H200はメモリ1GBあたりで見ると安いですか？
はい。GPUwithCryptoによる2026年10月29日の価格調査によると、H200は時間あたりでH100より33%高いものの、メモリ1GBあたりでは25%安くなります。時間単価 ÷ GBで計算：
- H200： 最安オンデマンド価格で1 GB時間あたり2.57セント（$3.62 ÷ 141）、中央値で3.75セント（$5.29 ÷ 141）。
- H100： 最安値で1 GB時間あたり3.41セント（$2.73 ÷ 80）、中央値で5.20セント（$4.16 ÷ 80）。
中央値ではH200の方が1 GBあたり28%安くなります。GPUwithCryptoでは同じ割り算で$0.022と$0.029になり、各GPUは名目上のオンデマンド参照価格より少なくとも15%安く設定されています。
帯域幅では、最安値のH200は最安値のH100より1ドルあたりのGB/sが8%多くなります（1,326対1,227 GB/s per $/時間、H100はSXMの数値）。
H100でLlama 70Bを配信するのとH200ではコストがいくら違いますか？
H200 1台はH100 2台より安くなります。計算例（前提）： Llama 3.1 70BをFP8（≈ 84 GB）で24時間365日配信します。これにはH100 2台かH200 1台が必要です。確認できた最安値では、H200 1台はH100 2台より34%安く、中央値では36%安くなります。
H100 2台はH200 1台の2倍のピーク演算性能を持ちます。これは大規模バッチで配信が演算律速になっている場合にのみ意味があります。
Llama 3.1 70B（FP8）：H100 2台またはH200 1台
| 価格の基準 | H100 × 2、24時間 | H200 × 1、24時間 | H100 × 2、720時間 | H200 × 1、720時間 |
|---|---|---|---|---|
| GPUwithCrypto | 2 × $55.68 | $73.68 | 2 × $1,670.40 | $2,210.40 |
| 他社のオンデマンド最低価格 | $131.04 | $86.88 | $3,931.20 | $2,606.40 |
| オンデマンド中央値 | $199.68 | $126.96 | $5,990.40 | $3,808.80 |
価格確認日：
稼働時間は前提です。GPU時間のみ。プロバイダーが課金する場合はストレージとネットワークが別途かかります。
H100を選ぶべきなのはどんなときですか？
モデルが80 GBに収まるときです。その場合、H200が最安値（$3.62 ÷ $2.73）で元を取るにはジョブを1.33倍速く実行する必要があり、中央値（$5.29 ÷ $4.16）では1.27倍です。弊社の2つの価格はほぼ同じ1.33の比率を保っています。どちらも名目上の参照価格（$3.62と$2.73）より少なくとも15%安いためです。
- 80 GBに収まる演算律速のワークロード： H100が有利です。ピーク演算性能は同じでも、価格は同じではありません。
- 80 GBに収まる帯域律速のデコード： H200の1.43倍のピーク帯域幅の優位は、1.33倍の価格差をわずかに上回る程度です。1か月契約する前にご自身のワークロードでテストしてください。
- 8Bモデルのファインチューニング、70BのQLoRA、ノートブック： H100、またはより安いA100 80GB。
H200を選ぶのは、1 GPUでの70BクラスFP8配信、長いコンテキスト、より少ないGPUでの405Bモデル、そして8-GPUノード1台でのDeepSeek-V3やR1です。
H100とH200に関する質問
H200はH100より高速ですか？
演算性能ではありません：SXM版は同じ密なピーク性能、989.5 TFLOPS BF16と1,979 TFLOPS FP8（NVIDIAのスパース数値から算出）を共有しています。H200はメモリ帯域幅が1.43倍、メモリが1.76倍あり、帯域律速のデコードや大規模モデルに有利です。
H200はH100より1時間あたりいくら高いですか？
2026年10月29日時点で確認できたセルフサービス・オンデマンドの最安値はH200が$3.62、H100が$2.73で、33%の差がありました。中央値は$5.29と$4.16でした。GPUwithCryptoでは$3.07/時間と$2.32/時間を請求します。
Llama 3.1 70BをH200 1台で実行できますか？
FP8なら可能です：× 1.2のルールで約84 GBとなり、141 GBのうちKVキャッシュ用の余裕が残ります。BF16では約168 GB必要なので、H200 2台が必要です。H100ではFP8版でも2枚必要です。
H100 2台とH200 1台のどちらを借りるべきですか？
80〜141 GBのモデルならH200 1台です。2026年10月29日の最安値でH100 2台より34%安く、モデルを分割せずに済みます。2倍のピーク演算性能が必要な場合はH100 2台が理にかなっています。
H200を暗号資産で支払えますか？
はい。GPUwithCryptoではH200をBTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, XMRでレンタルでき、KYC不要です。2026年10月29日時点でオンデマンドのH200価格を提示している13プロバイダーのうち、暗号資産を受け付けるのは4社です：Massed Compute、Paperspace/DigitalOcean、Spheron、そして最初にKYCを求めるRunPodです。
暗号資産でH200またはH100をレンタル
H200 $3.07/時間 · H100 $2.32/時間 · 分単位の課金 · KYC不要。
出典 (10)
- NVIDIA H200 Tensor Core GPU — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA H200 NVL — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA H100 Tensor Core GPU — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA H100 PCIe製品概要（PB-11133-001） — NVIDIA (read 2026-10-29)
- The Llama 3 Herd of Models（Table 3） — arXiv (read 2026-10-29)
- Transformer Math 101 — EleutherAI (read 2026-10-29)
- DeepSeek-V3モデルカード — DeepSeek / Hugging Face (read 2026-10-29)
- Qwen2.5-72B-Instructモデルカード — Qwen / Hugging Face (read 2026-10-29)
- Massed Computeの料金 vm.massedcompute.com/pricing — Massed Compute (read 2026-10-29)
- Vast.aiの公開GPU価格フィード — Vast.ai (read 2026-10-29)