NVIDIA B100 VS AMD Instinct MI355X

**B100** と **Instinct MI355X** のどちらを選ぶかは、特定のAIワークロードの要件によって異なります。**Instinct MI355X** はメモリ容量と演算能力の両方でリードしており、ハイエンドな大規模言語モデル(LLM)のトレーニングに非常に強力な選択肢となります。現在、これらのGPUは 2 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.00/時** および **$2.29/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

B100

VRAM 192GB
FP32 70 TFLOPS
TDP 700W
最安 $2.50/h 推定価格
AMD

Instinct MI355X

VRAM 288GB
FP32 210 TFLOPS
TDP 1000W
最安 $2.29/h 2 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック B100 Instinct MI355X 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Blackwell CDNA 4 -
プロセスノード 4nm 3nm -
ターゲット市場 datacenter datacenter -
フォームファクタ SXM OAM -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 192GB 288GB -33%
メモリタイプ HBM3e HBM3e -
メモリ帯域幅 8.0 TB/s 8.0 TB/s
メモリバス幅 8192-bit 8192-bit -
演算インフラ
CUDAコア 14,336 N/A
Tensorコア 448 N/A
ストリームプロセッサ N/A 24,576
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 70 TFLOPS 210 TFLOPS -67%
FP16(半精度) 3,500 TFLOPS N/A
TF32(テンソル浮動小数点) 1,750 TFLOPS N/A
FP64(倍精度) 35 TFLOPS N/A
INT8 (整数精度) 7,000 TOPS N/A
電力と効率
TDP(熱設計電力) 700W 1000W -30%
PCIe インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 5.0 x16 -

🎯 ユースケース推奨

🧠

LLM・大規模モデル学習

NVIDIA B100

大規模言語モデルの学習には、より大きなVRAM容量とメモリ帯域幅が重要です。Instinct MI355Xは288GBを提供し、B100の192GBと比較して優れています。

AI推論

NVIDIA B100

推論ワークロードでは、ワットあたりの性能が最も重要です。FP16/INT8スループットと消費電力のバランスを考慮してください。

💰

予算重視の選択

AMD Instinct MI355X

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自動比較分析

テクニカルディープダイブ: B100 vs Instinct MI355X

NVIDIA Blackwell と AMD CDNA 4 の直接対決です。**Instinct MI355X** は **96GB という大幅なVRAMのアドバンテージ**を持っており、これは大規模なデータセットや言語モデルのトレーニングにおいて不可欠です。

NVIDIA B100の最適な用途:

  • 大規模AIトレーニング
  • 予算重視の展開

AMD Instinct MI355Xの最適な用途:

  • 超大規模LLMトレーニング
  • Budget projects

よくある質問

AI学習に適しているのはB100とInstinct MI355Xのどちらですか?

AI学習では、VRAM容量、メモリ帯域幅、Tensorコア性能が重要な要素です。B100はHBM3eメモリ192GB(帯域幅8.0 TB/s)を搭載し、Instinct MI355XはHBM3eメモリ288GB(帯域幅8.0 TB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、Instinct MI355Xの大容量VRAMが有利です。

クラウドでのB100とInstinct MI355Xの価格差は?

50以上のクラウドプロバイダーの最新料金は、価格トラッカーでご確認ください。

B100の代わりにInstinct MI355Xを使用できますか?

要件によります。モデルが288GBのVRAMに収まり、B100の追加スループットが不要であれば、Instinct MI355Xはコスト効率の良い選択肢です。ただし、最大メモリ容量やマルチGPUスケーリングが必要なワークロードには、B100のアーキテクチャが不可欠かもしれません。

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