NVIDIA GB200 NVL72 VS NVIDIA H100 PCIe
Выбор между **GB200** и **H100 PCIe** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. **GB200** 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 **$10.50/час** и **$0.00/час** соответственно у 3 провайдеров.
H100 PCIe
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | GB200 | H100 PCIe | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Blackwell | Hopper | - |
| Техпроцесс | 4nm | 4nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | Rack-scale | Dual-slot PCIe | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 384GB | 80GB | +380% |
| Тип памяти | HBM3e | HBM3 | - |
| Пропускная способность | 16.0 TB/s | 2.0 TB/s | +700% |
| Ширина шины памяти | 8192-bit | 5120-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 36,864 | 14,592 | +153% |
| Тензорные ядра | N/A | 456 | |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 180 TFLOPS | 51 TFLOPS | +253% |
| FP16 (половинная точность) | 9,000 TFLOPS | 1,513 TFLOPS | +495% |
| INT8 (целочисленная точность) | 18,000 TOPS | N/A | |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 1200W | 350W | +243% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
🎯 Рекомендации по применению
Обучение LLM и больших моделей
NVIDIA GB200 NVL72
Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. GB200 предлагает 384GB по сравнению с 80GB.
AI-инференс
NVIDIA GB200 NVL72
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA GB200 NVL72
Сравните актуальные цены, чтобы найти лучшее соотношение для вашей задачи.
Технический разбор: GB200 vs H100 PCIe
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Blackwell против Hopper. **GB200** имеет значительное преимущество в **304 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами.
NVIDIA GB200 NVL72 лучше всего подходит для:
- Огромные LLM-задачи
- Модели с триллионными параметрами
- Одноузловые задачи
NVIDIA H100 PCIe лучше всего подходит для:
- ИИ-инференс
- Enterprise AI
- Highest-end training
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: GB200 или H100 PCIe?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. GB200 предлагает 384GB памяти HBM3e с пропускной способностью 16.0 TB/s, тогда как H100 PCIe — 80GB памяти HBM3 с 2.0 TB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM GB200 даёт преимущество.
Какова разница в цене между GB200 и H100 PCIe в облаке?
Проверьте наш трекер цен для актуальных тарифов от 50+ облачных провайдеров.
Могу ли я использовать H100 PCIe вместо GB200?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 80GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность GB200, H100 PCIe может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, GB200 с его архитектурой может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.