H100 vs. H200 vs. B200：为您的人工智能工作负载选择合适的英伟达™（NVIDIA®）GPU

英伟达™（NVIDIA®）公司的最新 GPU 阵容为任何构建人工智能基础架构的人带来了有趣的挑战。H100 已经证明自己是一款可靠的主力产品；H200 承诺大幅改进内存，而新的 B200 则声称性能提升听起来好得令人难以置信。但是，面对让人眼花缭乱的价格标签和千差万别的供货情况，要做出正确的选择，就必须了解这些芯片在营销幻灯片之外的差异化之处。我们花了很多时间分析了每种选择的实际影响，从功耗要求到实际性能提升，帮助您确定哪种 GPU 适合您的特定工作负载和时间安排。

GPU 三位一体了解您的选择

英伟达™（NVIDIA®）公司的最新产品代表了计算能力的飞跃。H200 GPU 的内存（VRAM）比 H100 增加了 76%，内存带宽增加了 43%。B200 显著加快了训练速度（高达 H100 的 3 倍）和推理速度（高达 H100 的 15 倍），是大型模型和极端环境的理想选择。

H100：久经考验的主力军

H100 一经推出便成为人工智能工作负载的黄金标准。英伟达™（NVIDIA®）H100 此前是功能最强大、可编程的英伟达™（NVIDIA®）GPU。它在架构上进行了多项改进，包括提高 GPU 内核频率和增强计算能力。

主要规格

• 内存：80GB HBM3（部分配置为 96GB）。

• 内存带宽：3.35 TB/s

• TDP: 700W

• 建筑霍普

• 最适合高达 70B 参数的标准 LLM，经过验证的生产工作负载

H200：记忆怪兽

可以把 H200 看作是 H100 的同胞兄弟，他们认为 80GB 内存不够用。英伟达™（NVIDIA®）H200 基于英伟达™（NVIDIA®）Hopper™ 架构，是首款以每秒 4.8 太字节（TB/s）的速度提供 141 千兆字节（GB）HBM3e 内存的 GPU。

主要规格

• 内存： 141GB HBM3e

• 内存带宽：4.8 TB/s

• 总功耗：700 瓦（与 H100 相同）

• 建筑霍普

• 最适合大型模型（参数超过 100B）、长语境应用

天才之举？H100 和 H200 使用同一根 700 瓦的吸管。英伟达™（NVIDIA®）H200 不仅速度更快，还能榨出更多果汁，在不增加额外负担的情况下提供更快的吞吐量。

B200：释放未来

B200--英伟达™（NVIDIA®）Blackwell 架构的旗舰产品，让前几代产品看起来像是在打沙袋。B200 搭载了 2,080 亿个晶体管（H100/H200 为 800 亿个），并引入了改变游戏规则的功能。

主要规格

• 内存：192GB HBM3e

• 内存带宽：8 TB/s

• TDP: 1000W

• 架构：布莱克韦尔（双芯片设计）

• 最适合下一代机型、超长使用时间、面向未来

性能深度挖掘：橡胶与道路的结合

培训效果

数字说明了一个令人信服的故事。与单个 GPU 相比，Blackwell B200 GPU 的性能提高了约 2.5 倍（基于每秒令牌数），是单个 H200 GPU 的 2.5 倍。然而，更令人印象深刻的是：DGX B200 的训练性能和推理性能分别是 DGX H100 系统的 3 倍和 15 倍。

推理能力

对于注重部署的企业来说，推理性能往往优先于训练速度。在处理 LLM（如 Llama2）时，与 H100 GPU 相比，H200 的推理速度最多可提高 2 倍。B200呢？与 H100 系统相比，它的性能提高了 15 倍，完全是另一个级别的产品。

内存带宽：无名英雄

内存带宽决定了 GPU 向其计算核心提供数据的速度。把它想象成用吸管喝水和用消防水管喝水的区别：

• H100：3.35 TB/秒（相当可观）

• H200：4.8 TB/秒（提高 43）

• B200：8 TB/秒（另一个宇宙）

H200 的内存带宽从 H100 的 3.35 TB/s 提高到 4.8 TB/s。当你通过芯片推动海量数据集时，额外的带宽非常重要--你的模型不会坐等数据到来。对于内存密集型工作负载，这种差异会体现在训练时间上。

成本分析：您需要支付的费用

今年，这些 GPU 的定价可谓跌宕起伏。2025 年开始，H100 在云平台上的价格约为每小时 8 美元，但供应量的增加已将价格压低至每小时 1.9 美元，最近 AWS 的降价幅度高达 44%，根据提供商的不同，价格通常在 2 美元至 3.5 美元之间。

如果直接购买，每个 H100 GPU 的预算至少为 25,000 美元。而这仅仅是开始，一旦考虑到网络、冷却和其他基础设施，一个合适的多 GPU 设置很容易就会超过 40 万美元。这可不是一时冲动。

H200 Premium

无论是购买还是云租用，预计成本都会比 H100 高出约 20-25%。内存优势往往能证明特定工作负载的溢价是合理的。

B200 投资

初期溢价高（比 H200 高 25%以上），2025 年初供货有限，但长期性能和效率出众。早期采用者需要为尖端性能买单。

基础设施团队的部署注意事项

电源和冷却要求

土耳其发展党只讲述了故事的一部分：

• H100/H200：700 瓦意味着现有基础设施通常可以正常工作

• B200：B200 的功耗为 1000W，高于 H100 的 700W。B200 机器仍可使用风冷散热，但英伟达希望用户更多地采用液冷散热。

即插即用兼容性

对于拥有现有 H100 基础架构的团队而言，H200 提供了极具吸引力的升级途径。HGX B100板卡与HGX H100板卡兼容，每个GPU的TDP为700瓦。B100 在提供 Blackwell 优势的同时，无需对基础架构进行彻底改造。

可用性时间表

• H100:随时可用，改善供应

• H200：H200 GPU 于 2024 年中期发布，现已广泛普及。

• B200：B200 目前可从部分云提供商处购买，企业客户数量有限。

真实世界决策矩阵

选择 H100 时：

• 由于预算有限，必须证明其价值。

• 工作量涉及多达 700 亿个参数的模型。

• 现有基础设施完全支持 700W GPU

• 即时可用性很重要

选择 H200 时：

• 内存瓶颈限制了当前的性能。

• 长上下文应用程序在工作负载中占主导地位。

• 电力预算无法满足 B200 的需求。

• 即插即用式升级最大限度地提高投资回报率

选择 B200 时：

• 面向未来胜过当前成本。

• 极端模型大小（200B 以上参数）已列入路线图。

• 基础设施现代化与 GPU 升级保持一致。

• 每瓦特性能没得商量。

Introl 的优势

部署这些巨兽并不是一个 DIY 项目。无论您是将 GPU 从少数几个扩展到数千个，正确的基础架构部署都将决定您是以最高效率运行，还是将性能搁置一旁。专业的部署团队了解其中的细微差别，从最佳的机架配置到错综复杂的光纤连接，都能让这些集群保持嗡嗡作响。

底线：做出明智的选择

H100 仍是主流 AI 工作负载的可靠主力。H200 以熟悉的功耗水平实现了令人印象深刻的内存升级，为今天和未来架起了桥梁。B200呢？它将赌注押在人工智能模型呈指数级增长的未来。

您的选择最终取决于三个因素：当前需求、增长轨迹和基础设施准备情况。将 GPU 的选择与模型复杂性、上下文长度和扩展目标相结合，将有助于您高效地将项目推向市场，并随着时间的推移实现扩展。

人工智能基础架构竞赛的脚步并没有放慢。无论您是选择久经考验的 H100、均衡的 H200 还是突破边界的 B200，有一点是肯定的：人工智能的未来将在英伟达芯片上运行，今天选择合适的 GPU 决定着明天的竞争优势。

准备好部署下一代人工智能基础架构了吗？合适的 GPU 只是开始--专业的部署才是理论与实际性能之间的差别。

参考资料

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