NVIDIA GB200 NVL72 VS NVIDIA H100 PCIe
**GB200** と **H100 PCIe** 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 3 社のプロバイダーから、それぞれ **$10.50/時** および **$0.00/時** からレンタル可能です。
📊 詳細スペック比較
| スペック | GB200 | H100 PCIe | 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 | Rack-scale | Dual-slot PCIe | - |
| メモリ & メモリ帯域幅 | |||
| VRAM容量 | 384GB | 80GB | +380% |
| メモリタイプ | HBM3e | HBM3 | - |
| メモリ帯域幅 | 16.0 TB/s | 2.0 TB/s | +700% |
| メモリバス幅 | 8192-bit | 5120-bit | - |
| 演算インフラ | |||
| CUDAコア | 36,864 | 14,592 | +153% |
| Tensorコア | N/A | 456 | |
| AI＆演算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32（単精度） | 180 TFLOPS | 51 TFLOPS | +253% |
| FP16（半精度） | 9,000 TFLOPS | 1,513 TFLOPS | +495% |
| INT8 (整数精度) | 18,000 TOPS | N/A | |
| 電力と効率 | |||
| TDP（熱設計電力） | 1200W | 350W | +243% |
| 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、H100 PCIe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 GB200 NVL72
ライブ価格を比較して、ワークロードに最適な価格を見つけてください。
テクニカルディープダイブ: GB200 vs H100 PCIe
これは NVIDIA エコシステム内での世代間比較であり、Blackwell と Hopper 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。
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 H100 PCIeの最適な用途：
- AI推論
- Enterprise AI
- Highest-end training
よくある質問
AI学習に適しているのはGB200とH100 PCIe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、H100 PCIeはHBM3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H100 PCIeの価格差は？
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GB200の代わりにH100 PCIe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、H100 PCIe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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