NVIDIA B200 VS NVIDIA H200
NVIDIAのBlackwellベースのB200とHopperベースのH200を比較。この世代間比較で、重要なアーキテクチャの改善が明らかになります。
📊 詳細スペック比較
| スペック | B200 | H200 | 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 | |||
| VRAM容量 | 192GB | 141GB | +36% |
| メモリタイプ | HBM3e | HBM3e | - |
| メモリ帯域幅 | 8.0 TB/s | 4.8 TB/s | +67% |
| メモリバス | 8192-bit | 6144-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 18,432 | 16,896 | +9% |
| Tensorコア | 576 | 528 | +9% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 90 TFLOPS | 67 TFLOPS | +34% |
| FP16（半精度） | 4500 TFLOPS | 1979 TFLOPS | +127% |
| TF32（テンソル浮動小数点） | 2250 TFLOPS | 989 TFLOPS | +128% |
| FP64（倍精度） | 45 TFLOPS | 34 TFLOPS | +32% |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 1000W | 700W | +43% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 5.0 (1.8 TB/s) | NVLink 4.0 (900 GB/s) | - |
🎯 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。B200は192GBを提供し、H200の141GBと比較して優れています。
AI推論
NVIDIA B200
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 H200
現在のクラウド価格に基づくと、H200の方が時間単価が安くなっています。
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 H200の最適な用途：
- 大規模LLM推論
- 大規模コンテキストウィンドウモデル
- 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H200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、H200はHBM3eメモリ141GB（帯域幅4.8 TB/s）を搭載しています。より大きなモデルには、B200の大容量VRAMが有利です。
クラウドでのB200とH200の価格差は？
当社のデータによると、B200は$2.69/時間から、H200は$1.49/時間からです。価格差は約81%です。
B200の代わりにH200を使用できますか？
要件によります。モデルが141GBのVRAMに収まり、B200の追加スループットが不要であれば、H200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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