NVIDIA GB200 NVL72 VS AMD Instinct MI355X

**GB200** と **Instinct MI355X** 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。**GB200** は大規模モデル向けに、より多くのVRAMを提供しますが、**Instinct MI355X** も他の領域で競争力を維持しています。現在、これらのGPUは 5 社のプロバイダーから、それぞれ **$10.50/時** および **$2.29/時** からレンタル可能です。

NVIDIA

GB200

VRAM 384GB
FP32 180 TFLOPS
TDP 1200W
最安 $10.50/h 3 プロバイダー
AMD

Instinct MI355X

VRAM 288GB
FP32 210 TFLOPS
TDP 1000W
最安 $2.29/h 2 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック GB200 Instinct MI355X 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Blackwell CDNA 4 -
プロセスノード 4nm 3nm -
ターゲット市場 datacenter datacenter -
フォームファクタ Rack-scale OAM -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 384GB 288GB +33%
メモリタイプ HBM3e HBM3e -
メモリ帯域幅 16.0 TB/s 8.0 TB/s +100%
メモリバス幅 8192-bit 8192-bit -
演算インフラ
CUDAコア 36,864 N/A
ストリームプロセッサ N/A 24,576
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 180 TFLOPS 210 TFLOPS -14%
FP16(半精度) 9,000 TFLOPS N/A
INT8 (整数精度) 18,000 TOPS N/A
電力と効率
TDP(熱設計電力) 1200W 1000W +20%
PCIe インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 5.0 x16 -

🎯 ユースケース推奨

🧠

LLM・大規模モデル学習

NVIDIA GB200 NVL72

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。GB200は384GBを提供し、Instinct MI355Xの288GBと比較して優れています。

AI推論

NVIDIA GB200 NVL72

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

AMD Instinct MI355X

現在のクラウド価格に基づくと、Instinct MI355X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: GB200 vs Instinct MI355X

NVIDIA Blackwell と AMD CDNA 4 の直接対決です。**GB200** は **96GB 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、**Instinct MI355X** が現在1時間あたり約 **78% 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 GB200 NVL72の最適な用途:

  • 超大規模LLMトレーニング
  • 兆レベルパラメータモデル
  • 単一ノードタスク

AMD Instinct MI355Xの最適な用途:

  • 超大規模LLMトレーニング
  • Budget projects

よくある質問

AI学習に適しているのはGB200とInstinct MI355X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。GB200はHBM3eメモリ384GB(帯域幅16.0 TB/s)を搭載し、Instinct MI355XはHBM3eメモリ288GB(帯域幅8.0 TB/s)を搭載しています。より大きなモデルには、GB200の大容量VRAMが有利です。

クラウドでのGB200とInstinct MI355Xの価格差は?

当社のデータによると、GB200は$10.50/時間から、Instinct MI355Xは$2.29/時間からです。価格差は約359%です。

GB200の代わりにInstinct MI355Xを使用できますか?

要件によります。モデルが288GBのVRAMに収まり、GB200の追加スループットが不要であれば、Instinct MI355X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、GB200のアーキテクチャが不可欠かもしれません。

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