NVIDIA H100 SXM 対 NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU 比較 (Apr 2026)
NVIDIA H100 SXM (80GB HBM3, 990 TFLOPS FP16, Hopper) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA H100 SXM from $1.57/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 7 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
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NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| 仕様 | |||
| 製造元 | NVIDIA | NVIDIA | |
| アーキテクチャ | Hopper | Ada Lovelace | |
| VRAM | 80 GB HBM3 | 20 GB GDDR6 | |
| 帯域幅 | 3,350 GB/s | 360 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 990.0 TFLOPS | 107.0 TFLOPS | |
| FP32 | 67.0 TFLOPS | 26.7 TFLOPS | |
| TDP | 700W | 130W | |
| 発売年 | 2023 | 2023 | |
| セグメント | Data center | Professional | |
| 最適用途 | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | Entry professional AI CAD visualization | |
| クラウド価格 | |||
| 最安オンデマンド | $1.57/hr | $0.76/hr | |
| 最安スポット | $1.49/hr | — | |
| プロバイダー | 7 | 1 | |
| プロバイダー価格（オンデマンド） | |||
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$1.57/hr | 該当なし | |
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$1.99/hr | 該当なし | |
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$2.20/hr | 該当なし | |
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$2.35/hr | 該当なし | |
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$2.59/hr | 該当なし | |
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$2.99/hr | 該当なし | |
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$3.39/hr | $0.76/hr | |
NVIDIA H100 SXM
NVIDIA RTX 4000 Ada
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デジタルオーシャン
シンプルでスケーラブルなAI/ML向けGPUクラウド
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ラティチュード.sh
23の世界各地で展開するベアメタルGPUクラウド
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Vultr
32のグローバルリージョンにまたがる高性能クラウドGPU
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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 4.6 | 3.7 | 1.8 |
| 本社所在地 | United States | Brazil | United States |
| プロバイダータイプ | 該当なし | ベアメタル | マルチクラウド |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、研究 | AIトレーニング、推論、ベアメタルGPU、ファインチューニング、研究、専用ワークロード、生成AI | AIトレーニング、推論、ビデオレンダリング、HPC、Stable Diffusion、ゲーム開発、生成AI、ファインチューニング、研究 |
| GPU Hardware | |||
| GPUモデル | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、RTX 6000 Ada、A100 SXM、H100 SXM、GH200、RTX PRO 6000 | A16、A40、L40S、A100 PCIe、GH200、A100 SXM、H100 SXM、B200、B300、MI300X、MI325X、MI355X |
| 最大VRAM（GB） | 192 | 96 | 288 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 | 16 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 開始価格（$/時） | $0.76/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| 請求単位 | 秒単位 | 時間単位 | 時間単位 |
| スポット/プリエンプティブル | いいえ | いいえ | はい |
| 予約割引 | 該当なし | 該当なし | 該当なし |
| 無料クレジット | 60日間有効の200ドル無料クレジット | 紹介プログラムで200ドル | 30日間で最大300ドルの無料クレジット |
| 転送料金 | なし（プランに含む） | なし | 標準（プランにより異なる） |
| ストレージ | 500～720 GiB NVMeブート（含む）、大容量構成で5 TiB NVMeスクラッチ、ボリュームは月額0.10ドル/GiB | ローカルNVMe込み（最大4台×3.8TB）、ブロックストレージは月額0.10ドル/GB、ファイルシステムストレージは月額0.05ドル/GB | 350 GB～61 TBのNVMe（含む）、ブロックストレージは月額0.10ドル/GB、S3互換オブジェクトストレージ |
| Infrastructure | |||
| リージョン | ニューヨーク（NYC2）、トロント（TOR1）、アトランタ（ATL1）、リッチモンド（RIC1）、アムステルダム（AMS3） | 23拠点：米国（8都市）、ラテンアメリカ（5）、ヨーロッパ（5）、アジア太平洋（4）、メキシコシティ。GPUはダラス、フランクフルト、シドニー、東京に配置 | 6大陸（アメリカ、ヨーロッパ、アジア、オーストラリア、アフリカ）にまたがる32リージョン |
| 稼働率SLA | 99% | 99.9% | 100% |
| Developer Experience | |||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face | ML最適化イメージ、PyTorch、TensorFlow（ユーザーインストール）、CUDA | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ROCm、Hugging Face、NVIDIA NGC |
| Docker対応 | はい | はい | はい |
| SSHアクセス | はい | はい | はい |
| Jupyterノートブック | はい | いいえ | はい |
| API / CLI | はい | はい | はい |
| セットアップ時間 | 分単位 | 秒単位 | 数分 |
| Kubernetes Support | はい | いいえ | はい |
| Business Terms | |||
| 最低利用期間 | なし | なし | なし |
| コンプライアンス | SOC 2 タイプII、SOC 3、HIPAA（BAA付き）、CSA STAR レベル1 | シングルテナント分離、DPA対応可能 | SOC 2+（HIPAA）、PCI、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、ISO 20000-1、CSA STAR レベル1 |
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