NVIDIA H200でAI処理はどこまで速くなるのか？

株式会社フィックスターズが提供する「NVIDIA H200によるAI高速化とパフォーマンスエンジニアリングの実践」は、最新GPUの真の実力を引き出すための実践的なホワイトペーパーです。

本書が取り組む課題

NVIDIA H200は、H100と比べてメモリ容量が80GBから141GBへと大幅に増加しました。しかし、単純にハードウェアを載せ替えただけで性能は向上するのでしょうか？増えたメモリをどう活用すれば、実際の処理速度につながるのでしょうか？

本書の特徴

• 実証実験に基づく分析：さくらインターネット「高火力PHY」での検証データ
• 5つの最適化アプローチ：並列処理、バッチサイズ、演算精度など複数の観点から検討
• 定量的な評価指標：学習スループット、演算効率、損失曲線など4つの指標で効果を測定
• 自動化ツールの活用：AIBoosterによる最適化プロセスの効率化手法も紹介

こんな方におすすめ

• H100からH200への移行を検討しているが、投資対効果が不明確な方
• 大規模言語モデル（Llama 3.1 70B等）の学習を高速化したい方
• GPUメモリ増加を性能向上に結びつける具体的な方法を知りたい方