NVIDIA B200 VS NVIDIA Tesla P40

**B200** と **P40** 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。**B200** 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 21 社のプロバイダーから、それぞれ **$2.25/時** および **$0.51/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

B200

VRAM 192GB
FP32 90 TFLOPS
TDP 1000W
最安 $2.25/h 20 プロバイダー
NVIDIA

P40

VRAM 24GB
FP32 12 TFLOPS
TDP 250W
最安 $0.51/h 1 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック B200 P40 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Blackwell Pascal -
プロセスノード 4nm 16nm -
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 347 GB/s +2205%
メモリバス幅 8192-bit 384-bit -
演算インフラ
CUDAコア 18,432 3,840 +380%
Tensorコア 576 N/A
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 90 TFLOPS 12 TFLOPS +650%
FP16(半精度) 4,500 TFLOPS N/A
TF32(テンソル浮動小数点) 2,250 TFLOPS N/A
FP64(倍精度) 45 TFLOPS N/A
INT8 (整数精度) 9,000 TOPS N/A
電力と効率
TDP(熱設計電力) 1000W 250W +300%
PCIe インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 3.0 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。B200は192GBを提供し、P40の24GB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 Tesla P40

現在のクラウド価格に基づくと、P40の方が時間単価が安くなっています。

自動比較分析

テクニカルディープダイブ: B200 vs P40

これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Blackwell と Pascal を対比させています。**B200** 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。コスト面では、**P40** が現在1時間あたり約 **77% 安く**、予算重視のプロジェクトにおいてより高い価値を提供しています。

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 Tesla P40の最適な用途:

  • AI推論
  • ビデオ分析
  • トレーニングワークロード

よくある質問

AI学習に適しているのはB200とP40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、P40はGDDR5メモリ24GB(帯域幅347 GB/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P40の価格差は?

当社のデータによると、B200は$2.25/時間から、P40は$0.51/時間からです。価格差は約341%です。

B200の代わりにP40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、B200の追加スループットが不要であれば、P40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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