NVIDIA B100 VS NVIDIA H100 SXM
**B100** と **H100 SXM** 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。**B100** 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 46 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.00/時** および **$0.73/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | B100 | H100 SXM | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Blackwell | Hopper | - |
| プロセスノード | 4nm | 4nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | SXM | SXM5 | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 192GB | 80GB | +140% |
| メモリタイプ | HBM3e | HBM3 | - |
| メモリ帯域幅 | 8.0 TB/s | 3.35 TB/s | +139% |
| メモリバス幅 | 8192-bit | 5120-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 14,336 | 16,896 | -15% |
| Tensorコア | 448 | 528 | -15% |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 70 TFLOPS | 67 TFLOPS | +4% |
| FP16（半精度） | 3,500 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | +77% |
| TF32（テンソル浮動小数点） | 1,750 TFLOPS | 989 TFLOPS | +77% |
| FP64（倍精度） | 35 TFLOPS | 34 TFLOPS | +3% |
| INT8 (整数精度) | 7,000 TOPS | 3,958 TOPS | +77% |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 700W | 700W | |
| PCIe インターフェース | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| GPU間相互接続 | なし | NVLink 4.0 (900 GB/s) | - |
🎯 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。B100は192GBを提供し、H100 SXMの80GB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
NVIDIA H100 SXM
ライブ価格を比較して、ワークロードに最適な価格を見つけてください。
テクニカルディープダイブ: B100 vs H100 SXM
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Blackwell と Hopper を対比させています。**B100** は **112GB 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
NVIDIA H100 SXMの最適な用途：
- LLMトレーニング
- 基礎モデル事前学習
- 小規模推論
よくある質問
AI学習に適しているのはB100とH100 SXM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、H100 SXMはHBM3メモリ80GB（帯域幅3.35 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、B100の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのB100とH100 SXMの価格差は？
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B100の代わりにH100 SXMを使用できますか？
要件によります。モデルが80GBのVRAMに収まり、B100の追加スループットが不要であれば、H100 SXM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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