GPU の消費電力についてイメージをしやすく比較してみた。
正確な対比ではないし、そもそも単純な消費電力からの比較であるため、発熱量や効率などについては誤解を生む恐れがある。それでも、今の GPU がどれほどのエネルギーを消費しているのかを感覚的に掴むには、こうした単純化が役に立つと思う。
まず、家庭で使うヒーターの電力を基準に置いてみる。一般的なセラミックヒーターや電気ストーブは、弱運転で約 0.3 キロワット、強運転でおおよそ 1.2 キロワットの電力を使う。この 1.2 キロワットという値を「ヒーター 1 台分の強運転」として目安にする。
家庭の電化製品とサーバー機器を同じ単位で見たとき、スケールの違いがどの程度かが見えてくる。ここでは、その感覚を得るための比較をしてみたい。
消費電力の比較（概算）
| 対象 | 消費電力 |
|---|---|
| 家庭用ヒーター（強） | 約 1.2 kW |
| サーバーラック（旧来型） | 約 10 kW |
| サーバーラック（AI 対応） | 20〜50 kW |
| NVIDIA H200（サーバー） | 約 10.2 kW |
| 次世代 GPU（仮定） | 約 14.3 kW |
家庭用ヒーターは、一般的な家庭で使用する暖房機器の消費電力を示している。旧来型のサーバーラックは 2010 年代までの標準的な構成で、空冷による運用を前提としていた。一方、AI 対応ラックは液冷や直接冷却を前提に設計され、20〜50 キロワットの電力供給が可能になっている。NVIDIA H200 は現行 GPU サーバーの消費電力であり、次世代 GPU は報道ベースの構成を仮定した試算値である。
次に、GPU サーバーがヒーター何台分の電力を使うかを単純に換算してみる。家庭のイメージに置き換えることで、電力の大きさがより実感しやすくなる。
ヒーター換算（ヒーター 1 台＝約 1.2 kW として）
| 対象 | ヒーター台数換算 |
|---|---|
| NVIDIA H200（サーバー） | 約 8.5 台分 |
| 次世代 GPU（仮定） | 約 12 台分 |
2010 年代まで、データセンターの標準的なラックは 1 台あたり約 10 キロワットの電力供給を想定していた。これは当時の汎用サーバーを空冷で運用できる範囲の上限に近い値である。
一方、AI 処理を前提にした高密度ラックでは事情が変わる。液冷や直接冷却によって効率的な排熱を行う構成では、ラックあたりの電力供給能力が 20〜50 キロワットに達することも珍しくない。この基準を当てはめると、GPU サーバー 1 台で旧来型ラックをほぼ専有し、AI 向けラックでも 1〜3 台しか搭載できない計算になる。
NVIDIA H200（現行モデル）
- チップ単位：最大 0.7 kW
- サーバー単位（8 枚構成 + NVSwitch）：約 10.2 kW
- ヒーター強運転 約 8.5 台分
- 旧来型ラックを 1 台で満たす規模
- AI 対応ラックなら 2〜4 台程度搭載可能
次世代 GPU（仮定）
- チップ単位：約 1.0 kW（報道ベースの推定値）
- サーバー単位（8 枚構成 + NVSwitch 想定）：約 14.3 kW
- ヒーター強運転 約 12 台分
- 旧来型ラックでは収まらない規模
- AI 対応ラックで 1〜3 台程度の想定
こうして見てみると、家庭用ヒーターと GPU サーバーの電力差は直感的に理解できる。GPU はもはや単なる電子機器ではなく、電力インフラの構成要素に近い存在になっている。
家庭でヒーターを 10 台同時に動かすことを想像してみると、GPU サーバー 1 台の重さが実感できる。AI モデルの性能が向上するほど、必要な電力は急増しており、データセンターの設計は電力供給と冷却技術を中心に再構築されつつある。
計算能力を高めるということは、同時に電力をどう扱うかという新しい課題を突きつけており、GPU の進化はエネルギー産業との境界をさらに曖昧にしている。