NVIDIA H200 SXM 対 NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU 比較 (Apr 2026)
NVIDIA H200 SXM (141GB HBM3e, 990 TFLOPS FP16, Hopper) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA H200 SXM from $2.05/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 3 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA H200 SXM
141GB HBM3e · 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 | 141 GB HBM3e | 20 GB GDDR6 | |
| 帯域幅 | 4,800 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 | 2024 | 2023 | |
| セグメント | Data center | Professional | |
| 最適用途 | Large model training inference for 70B+ parameter models | Entry professional AI CAD visualization | |
| クラウド価格 | |||
| 最安オンデマンド | $2.05/hr | $0.76/hr | |
| 最安スポット | $3.59/hr | — | |
| プロバイダー | 3 | 1 | |
| プロバイダー価格（オンデマンド） | |||
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$2.05/hr | 該当なし | |
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$3.44/hr | $0.76/hr | |
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$3.59/hr | 該当なし | |
NVIDIA H200 SXM
NVIDIA RTX 4000 Ada
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デジタルオーシャン
シンプルでスケーラブルなAI/ML向けGPUクラウド
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Vast.ai
即時GPU。透明な価格設定。
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RunPod
AIのために構築されたクラウド — サーバーレス推論から即時のマルチノードクラスタまで、GPUワークロードをオンデマンドで展開・スケール可能。
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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 4.6 | 4.4 | 3.7 |
| 本社所在地 | United States | United States | United States |
| プロバイダータイプ | 該当なし | GPUマーケットプレイス | GPU特化型 |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、研究 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、研究、LLMサービング、生成AI | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AI |
| GPU Hardware | |||
| GPUモデル | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 | B200、H200、H100 SXM、H100 NVL、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX 5080、RTX 5070 Ti、RTX 6000 Pro、RTX 6000 Ada、RTX 4500 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX A4000、L40S、L40、A40、A10、RTX 4090、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 4070、RTX 4060 Ti、RTX 4060、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070 Ti、RTX 3070、Tesla V100、Tesla T4、A2、GTX 1080 | B300、B200、H200、H100 SXM、H100 PCIe、H100 NVL、MI300X、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX PRO 6000、L40S、L40、RTX 6000 Ada、RTX 5000 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX 4090、RTX 4080 SUPER、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070、A40、A30、A2、L4 |
| 最大VRAM（GB） | 192 | 192 | 288 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 | 8 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink、InfiniBand | NVLink |
| Pricing | |||
| 開始価格（$/時） | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.06/hr |
| 請求単位 | 秒単位 | 秒単位 | 毎秒 |
| スポット/プリエンプティブル | いいえ | はい | はい |
| 予約割引 | 該当なし | 最大50％割引（1〜6ヶ月予約） | 15〜29％（1ヶ月〜1年プラン） |
| 無料クレジット | 60日間有効の200ドル無料クレジット | 登録時に少額のテストクレジット付与 | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス |
| 転送料金 | なし（プランに含む） | ホストによって異なる（$/TB） | なし（無料） |
| 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 | ホストによって異なる（$/GB/時間、インスタンス存在中に課金） | コンテナ/ボリューム（0.10ドル/GB/月）、アイドルボリューム（0.20ドル/GB/月）、ネットワークストレージ（0.07ドル/GB/月 1TB） |
| 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） | 500以上の拠点、40以上のデータセンター | 31のグローバルリージョン |
| 稼働率SLA | 99% | 正式なSLAなし（ホストの信頼性スコアは表示可能） | 99.99％ |
| Developer Experience | |||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face | PyTorch、TensorFlow、CUDA、vLLM、ComfyUI | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA |
| 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 | はい | はい |
| API / CLI | はい | はい | はい |
| セットアップ時間 | 分単位 | 秒 | 即時 |
| Kubernetes Support | はい | いいえ | いいえ |
| 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 | SOC 2 タイプ2、HIPAA、GDPR、CCPA | SOC 2 タイプII |
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