NVIDIA B100 VS NVIDIA H200
Выбор между **B100** и **H200** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. **B100** лидирует как по объему видеопамяти, так и по производительности, что делает её отличным выбором для обучения больших языковых моделей (LLM). На данный момент эти GPU можно арендовать по цене от **$0.00/час** и **$1.49/час** соответственно у 4 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | B100 | H200 | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Blackwell | Hopper | - |
| Техпроцесс | 4nm | 4nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | SXM | SXM5 | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 192GB | 141GB | +36% |
| Тип памяти | HBM3e | HBM3e | - |
| Пропускная способность | 8.0 TB/s | 4.8 TB/s | +67% |
| Ширина шины памяти | 8192-bit | 6144-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 14,336 | 16,896 | -15% |
| Тензорные ядра | 448 | 528 | -15% |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 70 TFLOPS | 67 TFLOPS | +4% |
| FP16 (половинная точность) | 3,500 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | +77% |
| TF32 (тензорная) | 1,750 TFLOPS | 989 TFLOPS | +77% |
| FP64 (двойная точность) | 35 TFLOPS | 34 TFLOPS | +3% |
| INT8 (целочисленная точность) | 7,000 TOPS | 3,958 TOPS | +77% |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 700W | 700W | |
| Интерфейс PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| Интерконнект (NVLink) | Нет | NVLink 4.0 (900 GB/s) | - |
🎯 Рекомендации по применению
Обучение LLM и больших моделей
NVIDIA B100
Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. B100 предлагает 192GB по сравнению с 141GB.
AI-инференс
NVIDIA B100
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA H200
Сравните актуальные цены, чтобы найти лучшее соотношение для вашей задачи.
Технический разбор: B100 vs H200
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Blackwell против Hopper. **B100** имеет значительное преимущество в **51 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами.
NVIDIA B100 лучше всего подходит для:
- Масштабное обучение ИИ
- Бюджетное развертывание
NVIDIA H200 лучше всего подходит для:
- Масштабный LLM-инференс
- Модели с большим окном контекста
- Бюджетное развертывание
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: B100 или H200?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. B100 предлагает 192GB памяти HBM3e с пропускной способностью 8.0 TB/s, тогда как H200 — 141GB памяти HBM3e с 4.8 TB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM B100 даёт преимущество.
Какова разница в цене между B100 и H200 в облаке?
Проверьте наш трекер цен для актуальных тарифов от 50+ облачных провайдеров.
Могу ли я использовать H200 вместо B100?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 141GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность B100, H200 может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, B100 с его архитектурой может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.