Nvidia B300 vs H200：GPUスペックとパフォーマンス分析
Nvidiaの次世代GPU「B300」と現行の「H200」のスペックと性能を比較分析。本記事では、メモリ帯域幅、演算性能、消費電力などの主要指標を詳細に比較し、AI/MLワークロードにおける実用的なパフォーマンス差を検証する。
背景メモ
Nvidiaはデータセンター向けGPUの2世代を展開中：H200（現行のHopper世代、H100の後継でメモリ強化版）と、次世代B300（Blackwell世代、2025年後半出荷予定）。B300はTSMCの先端パッケージ技術を採用し、メモリ帯域幅と演算性能（FP4/FP8）で大幅な向上が見込まれる。競合にはAMD MI350Xや、自社開発AIチップを進めるGoogle（TPU）、Amazon（Trainium）、Microsoft（Maia）がいる。またH200は米国の対中輸出規制対象であり、B300も同様の制限を受ける可能性が高い。この比較は、最新AIモデルの学習・推論コストに直結するため、クラウド事業者やハイパースケーラー（Google、AWS、Meta、Microsoftなど）の購買判断や、Nvidiaの市場支配力（データセンターGPUで推定80〜90%超のシェア）の行方を左右する論点となっている。