NVIDIA GB200 NVL72 VS NVIDIA A100 80GB

**GB200** と **A100 80GB** 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 44 社のプロバイダーから、それぞれ **$10.50/時** および **$0.40/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
NVIDIA

A100 80GB

VRAM 80GB
FP32 19.5 TFLOPS
TDP 400W
最安 $0.40/h 41 プロバイダー

📊 詳細スペック比較

スペック GB200 A100 80GB 差分
アーキテクチャ&デザイン
アーキテクチャ Blackwell Ampere -
プロセスノード 4nm 7nm -
ターゲット市場 datacenter datacenter -
フォームファクタ Rack-scale SXM4 / PCIe -
メモリ & メモリ帯域幅
VRAM容量 384GB 80GB +380%
メモリタイプ HBM3e HBM2e -
メモリ帯域幅 16.0 TB/s 2.0 TB/s +685%
メモリバス幅 8192-bit 5120-bit -
演算インフラ
CUDAコア 36,864 6,912 +433%
Tensorコア N/A 432
AI&演算性能 (TFLOPS)
FP32(単精度) 180 TFLOPS 19.5 TFLOPS +823%
FP16(半精度) 9,000 TFLOPS 312 TFLOPS +2785%
TF32(テンソル浮動小数点) N/A 156 TFLOPS
FP64(倍精度) N/A 9.7 TFLOPS
INT8 (整数精度) 18,000 TOPS 624 TOPS +2785%
電力と効率
TDP(熱設計電力) 1200W 400W +200%
PCIe インターフェース PCIe 5.0 x16 PCIe 4.0 x16 -
GPU間相互接続 なし NVLink 3.0 (600 GB/s) -

🎯 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、A100 80GBの80GB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

NVIDIA A100 80GB

現在のクラウド価格に基づくと、A100 80GB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 A100 80GB

これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Blackwell と Ampere を対比させています。**GB200** は **304GB 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、**A100 80GB** が現在1時間あたり約 **96% 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

NVIDIA A100 80GBの最適な用途:

  • AIモデルトレーニング
  • 科学計算
  • 最新FP8精度ワークロード

よくある質問

AI学習に適しているのはGB200とA100 80GB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、A100 80GBはHBM2eメモリ80GB(帯域幅2.0 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A100 80GBの価格差は?

当社のデータによると、GB200は$10.50/時間から、A100 80GBは$0.40/時間からです。価格差は約2525%です。

GB200の代わりにA100 80GBを使用できますか?

要件によります。モデルが80GBのVRAMに収まり、GB200の追加スループットが不要であれば、A100 80GB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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