NVIDIA B100 VS NVIDIA Tesla K80
**B100** と **K80** 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 2 社のプロバイダーから、それぞれ **$0.00/時** および **$0.10/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | B100 | K80 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Blackwell | Kepler | - |
| プロセスノード | 4nm | 28nm | - |
| ターゲット市場 | datacenter | datacenter | - |
| フォームファクタ | SXM | Dual-slot PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 192GB | 24GB | +700% |
| メモリタイプ | HBM3e | GDDR5 | - |
| メモリ帯域幅 | 8.0 TB/s | 480 GB/s | +1567% |
| メモリバス幅 | 8192-bit | 384-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 14,336 | 4,992 | +187% |
| Tensorコア | 448 | N/A | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 70 TFLOPS | 8.7 TFLOPS | +705% |
| 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 | 300W | +133% |
| PCIe インターフェース | PCIe 5.0 x16 | PCIe 3.0 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。B100は192GBを提供し、K80の24GB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 Tesla K80
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 K80
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Blackwell と Kepler を対比させています。**B100** は **168GB 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 Tesla K80の最適な用途：
- Old software support
- Any modern AI
よくある質問
AI学習に適しているのはB100とK80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、K80はGDDR5メモリ24GB（帯域幅480 GB/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K80の価格差は？
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B100の代わりにK80を使用できますか？
要件によります。モデルが24GBのVRAMに収まり、B100の追加スループットが不要であれば、K80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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