NVIDIA B200 VS NVIDIA H100 SXM
Выбор между **B200** и **H100 SXM** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. **B200** 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 **$2.25/час** и **$0.73/час** соответственно у 66 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | B200 | H100 SXM | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Blackwell | Hopper | - |
| Техпроцесс | 4nm | 4nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | SXM | SXM5 | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 192GB | 80GB | +140% |
| Тип памяти | HBM3e | HBM3 | - |
| Пропускная способность | 8.0 TB/s | 3.35 TB/s | +139% |
| Ширина шины памяти | 8192-bit | 5120-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 18,432 | 16,896 | +9% |
| Тензорные ядра | 576 | 528 | +9% |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 90 TFLOPS | 67 TFLOPS | +34% |
| FP16 (половинная точность) | 4,500 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | +127% |
| TF32 (тензорная) | 2,250 TFLOPS | 989 TFLOPS | +128% |
| FP64 (двойная точность) | 45 TFLOPS | 34 TFLOPS | +32% |
| INT8 (целочисленная точность) | 9,000 TOPS | 3,958 TOPS | +127% |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 1000W | 700W | +43% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| Интерконнект (NVLink) | NVLink 5.0 (1.8 TB/s) | NVLink 4.0 (900 GB/s) | - |
🎯 Рекомендации по применению
Обучение LLM и больших моделей
NVIDIA B200
Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. B200 предлагает 192GB по сравнению с 80GB.
AI-инференс
NVIDIA B200
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA H100 SXM
По текущим облачным ценам H100 SXM имеет более низкую почасовую ставку.
Технический разбор: B200 vs H100 SXM
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Blackwell против Hopper. **B200** имеет значительное преимущество в **112 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **H100 SXM** сейчас примерно на **68% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA B200 лучше всего подходит для:
- Обучение LLM следующего поколения
- Модели с триллионами параметров
- Проекты с ограниченным бюджетом
NVIDIA H100 SXM лучше всего подходит для:
- Обучение LLM
- Пре-тренировка базовых моделей
- Маломасштабный инференс
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: B200 или H100 SXM?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. B200 предлагает 192GB памяти HBM3e с пропускной способностью 8.0 TB/s, тогда как H100 SXM — 80GB памяти HBM3 с 3.35 TB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM B200 даёт преимущество.
Какова разница в цене между B200 и H100 SXM в облаке?
По нашим данным, B200 стоит от $2.25/час, а H100 SXM — от $0.73/час. Разница составляет около 208%.
Могу ли я использовать H100 SXM вместо B200?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 80GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность B200, H100 SXM может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, B200 с поддержкой NVLink (NVLink 5.0 (1.8 TB/s)) может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.