NVIDIA GB200 NVL72 VS NVIDIA B200
GB200とB200はどちらもNVIDIAのBlackwellアーキテクチャで構築されています。この比較は、同じGPUファミリー内の異なる構成を選択するのに役立ちます。
📊 詳細スペック比較
| スペック | GB200 | B200 | 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 | Rack-scale | SXM | - |
| メモリ | |||
| VRAM容量 | 384GB | 192GB | +100% |
| 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 | 8192-bit | 8192-bit | - |
| 演算ユニット | |||
| CUDAコア | 36,864 | 18,432 | +100% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 180 TFLOPS | 90 TFLOPS | +100% |
| FP16（半精度） | 9000 TFLOPS | 4500 TFLOPS | +100% |
| TF32（テンソル浮動小数点） | N/A | 2250 TFLOPS | |
| FP64（倍精度） | N/A | 45 TFLOPS | |
| 電力＆接続 | |||
| TDP（消費電力） | 1200W | 1000W | +20% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| NVLink | 利用不可 | NVLink 5.0 (1.8 TB/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、B200の192GB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 B200
現在のクラウド価格に基づくと、B200の方が時間単価が安くなっています。
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 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
よくある質問
AI学習に適しているのはGB200とB200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、B200はHBM3eメモリ192GB（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B200の価格差は？
当社のデータによると、GB200は$42.00/時間から、B200は$2.69/時間からです。価格差は約1461%です。
GB200の代わりにB200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、GB200の追加スループットが不要であれば、B200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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