NVIDIA B200 VS NVIDIA B100
**B200** と **B100** 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。現在、これらのGPUは 20 社のプロバイダーから、それぞれ **$2.25/時** および **$0.00/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | B200 | B100 | 差分 |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャ＆デザイン | |||
| アーキテクチャ | Blackwell | Blackwell | - |
| 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 | SXM | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 192GB | 192GB | |
| 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 | 18,432 | 14,336 | +29% |
| Tensorコア | 576 | 448 | +29% |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 90 TFLOPS | 70 TFLOPS | +29% |
| FP16（半精度） | 4,500 TFLOPS | 3,500 TFLOPS | +29% |
| TF32（テンソル浮動小数点） | 2,250 TFLOPS | 1,750 TFLOPS | +29% |
| FP64（倍精度） | 45 TFLOPS | 35 TFLOPS | +29% |
| INT8 (整数精度) | 9,000 TOPS | 7,000 TOPS | +29% |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 1000W | 700W | +43% |
| PCIe インターフェース | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| GPU間相互接続 | NVLink 5.0 (1.8 TB/s) | なし | - |
🎯 ユースケース推奨
LLM・大規模モデル学習
NVIDIA B200
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、B200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
NVIDIA B200
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: B200 vs B100
両方のGPUは NVIDIA の Blackwell アーキテクチャを採用しています。主な違いは、演算コア数にあります。
NVIDIA B200の最適な用途：
- 次世代LLMトレーニング
- 兆パラメータモデル
- コスト重視のプロジェクト
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
よくある質問
AI学習に適しているのはB200とB100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。B200はHBM3eメモリ192GB（帯域幅8.0 TB/s）を搭載し、B100はHBM3eメモリ192GB（帯域幅8.0 TB/s）を搭載しています。両GPUのVRAM容量は同等なので、他の性能特性が決め手となります。
クラウドでのB200とB100の価格差は？
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B200の代わりにB100を使用できますか？
要件によります。モデルが192GBのVRAMに収まり、B200の追加スループットが不要であれば、B100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、B200のNVLinkサポート（NVLink 5.0 (1.8 TB/s)）が不可欠かもしれません。
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