NVIDIA H100 CNX
NVIDIA H100 CNX GPUは、要求の厳しいワークロードや高性能コンピューティングタスクに対して非常に優れたパフォーマンスを提供するプロフェッショナルグレードのグラフィックス処理ユニットです。ベースクロック速度690MHz、ブーストクロック速度1845MHzのH100 CNXは、複雑なシミュレーション、データ解析、そしてAI推論タスクを簡単に処理するための優れた処理能力を提供します。
H100 CNXの特筆すべき特徴の一つは、80GBのHBM2eメモリであり、大規模なデータセットやメモリ集中型のアプリケーションをシームレスに処理することが可能です。高いメモリクロック速度の1593MHzはデータへの素早いアクセスを保証し、14592シェーディングユニットや50MBのL2キャッシュはGPUの処理能力をさらに強化します。
消費電力効率に関して、H100 CNXはTDP 350Wの設計であり、消費電力を犠牲にすることなく優れたパフォーマンスを提供します。GPUの理論性能は53.84 TFLOPSであり、コンピュート集中型のワークロードを効果的に処理する能力を示しています。
データサイエンス、エンジニアリング、コンテンツ制作などのプロのアプリケーションにおいて、NVIDIA H100 CNX GPUは信頼性のあるパワフルなソリューションとして輝いています。その堅牢なパフォーマンス、高いメモリ容量、先進的なアーキテクチャは、最も要求の厳しいタスクに対して妥協のないパフォーマンスを求めるプロフェッショナルに適しています。
総じて、NVIDIA H100 CNX GPUはプロフェッショナルグレードのグラフィックス処理の新しい基準を設定し、幅広いアプリケーションに対して驚異的なパフォーマンスと効率を提供しています。最も厳しいワークロードに対して高性能なGPUを求めるプロフェッショナルや組織にとって理想的な選択肢です。
GPUの比較
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基本
レーベル名
NVIDIA
プラットホーム
Professional
発売日
March 2022
モデル名
H100 CNX
世代
Tesla Hopper
ベースクロック
690MHz
ブーストクロック
1845MHz
バスインターフェース
PCIe 5.0 x16
トランジスタ
80,000 million
テンソルコア
テンソルコアは深層学習専用に設計された特化型プロセッサで、FP32トレーニングと比較して高いトレーニングと推論性能を提供します。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、テキストから音声への変換、個別の推奨などの領域で迅速な計算を可能にします。テンソルコアの最も注目すべき応用は、DLSS（Deep Learning Super Sampling）とAI Denoiserのノイズリダクションです。
456
TMU
テクスチャマッピングユニット（TMUs）は、二進画像を回転、スケーリング、歪曲して、それを3Dモデルの任意の平面にテクスチャとして配置することができるGPUのコンポーネントです。このプロセスはテクスチャマッピングと呼ばれます。
456
ファウンドリ
TSMC
プロセスサイズ
4 nm
アーキテクチャ
Hopper
メモリ仕様
メモリサイズ
80GB
メモリタイプ
HBM2e
メモリバス
メモリバス幅とは、1クロックサイクル内にビデオメモリが転送できるデータのビット数を指します。バス幅が大きいほど、一度に転送できるデータ量が多くなります。メモリバンド幅の計算式は次の通りです：メモリバンド幅 = メモリ周波数 x メモリバス幅 / 8。
5120bit
メモリクロック
1593MHz
帯域幅
メモリバンド幅は、グラフィックチップとビデオメモリ間のデータ転送速度を指します。単位はバイト/秒で、計算式は次の通りです：メモリバンド幅 = 動作周波数 × メモリバス幅 / 8ビット。
2039 GB/s
ディスプレイとメディア
出力
No outputs
理論上の性能
ピクセルレート
ピクセル塗りつぶし率は、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）が1秒あたりにレンダリングできるピクセル数を指します。これは、MPixels/s（百万ピクセル/秒）またはGPixels/s（十億ピクセル/秒）で測定されます。これはグラフィックスカードのピクセル処理性能を評価するために最も一般的に使用される指標です。
44.28 GPixel/s
テクスチャレート
テクスチャ塗りつぶし率は、GPUが1秒間にピクセルにマッピングできるテクスチャマップ要素（テクセル）の数を指します。
841.3 GTexel/s
FP16 (半精度)
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。半精度浮動小数点数（16ビット）は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。単精度浮動小数点数（32ビット）は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用され、倍精度浮動小数点数（64ビット）は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。
215.4 TFLOPS
FP64 (倍精度)
GPUパフォーマンスを測定する重要な指標は浮動小数点計算能力です。倍精度浮動小数点数（64ビット）は、広範で高精度が求められる科学計算に必要です。単精度浮動小数点数（32ビット）は、一般的なマルチメディアやグラフィックス処理のタスクで使用されます。半精度浮動小数点数（16ビット）は、精度が低くても許容可能な機械学習のようなアプリケーションで使用されます。
26.92 TFLOPS
FP32 (浮動小数点)
GPU のパフォーマンスを測定するための重要な指標は、浮動小数点コンピューティング能力です。 単精度浮動小数点数 (32 ビット) は一般的なマルチメディアおよびグラフィックス処理タスクに使用されますが、倍精度浮動小数点数 (64 ビット) は広い数値範囲と高精度が要求される科学計算に必要です。 半精度浮動小数点数 (16 ビット) は、精度が低くても許容される機械学習などのアプリケーションに使用されます。
52.763
TFLOPS
その他
SM数
ストリーミングプロセッサ（SP）は他のリソースとともに、ストリーミングマルチプロセッサ（SM）を形成し、これはGPUの主要コアとも呼ばれます。これらの追加リソースには、ワープスケジューラ、レジスタ、共有メモリなどのコンポーネントが含まれます。SMは、レジスタや共有メモリが希少なリソースであるGPUの中心部と考えることができます。
114
シェーディングユニット
最も基本的な処理単位はストリーミングプロセッサ（SP）で、特定の指示とタスクが実行されます。GPUは並行計算を行い、複数のSPが同時にタスクを処理します。
14592
L1キャッシュ
256 KB (per SM)
L2キャッシュ
50MB
TDP
350W
OpenCLのバージョン
3.0
CUDA
9.0
電源コネクタ
8-pin EPS
ROP
ラスタオペレーションパイプライン（ROPs）は、ゲーム内の照明や反射計算を主に取り扱い、アンチエイリアシング（AA）、高解像度、煙、火などの効果を管理します。ゲームのAAと照明効果が高いほど、ROPsの性能要求が高くなります。
24
推奨PSU
750W
ベンチマーク
FP32 (浮動小数点)
スコア
52.763
TFLOPS
他のGPUとの比較
FP32 (浮動小数点)
/ TFLOPS
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