NVIDIA GB200 NVL72 VS NVIDIA H200

Выбор между **GB200** и **H200** 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 **$1.49/час** соответственно у 7 провайдеров.

NVIDIA

GB200

VRAM 384GB
FP32 180 TFLOPS
TDP 1200W
От $10.50/h 3 провайдеров
NVIDIA

H200

VRAM 141GB
FP32 67 TFLOPS
TDP 700W
От $1.49/h 4 провайдеров

📊 Детальное сравнение характеристик

Характеристика GB200 H200 Разница
Архитектура и дизайн
Архитектура Blackwell Hopper -
Техпроцесс 4nm 4nm -
Целевой рынок datacenter datacenter -
Форм-фактор Rack-scale SXM5 -
Память & Пропускная способность
Объём VRAM 384GB 141GB +172%
Тип памяти HBM3e HBM3e -
Пропускная способность 16.0 TB/s 4.8 TB/s +233%
Ширина шины памяти 8192-bit 6144-bit -
Вычислительная инфраструктура
Ядра CUDA 36,864 16,896 +118%
Тензорные ядра N/A 528
ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS)
FP32 (одинарная точность) 180 TFLOPS 67 TFLOPS +169%
FP16 (половинная точность) 9,000 TFLOPS 1,979 TFLOPS +355%
TF32 (тензорная) N/A 989 TFLOPS
FP64 (двойная точность) N/A 34 TFLOPS
INT8 (целочисленная точность) 18,000 TOPS 3,958 TOPS +355%
Энергопотребление и эффективность
TDP (расчетная тепловая мощность) 1200W 700W +71%
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 GB200 NVL72

Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. GB200 предлагает 384GB по сравнению с 141GB.

AI-инференс

NVIDIA GB200 NVL72

Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.

💰

Бюджетный выбор

NVIDIA H200

По текущим облачным ценам H200 имеет более низкую почасовую ставку.

Автоматический анализ

Технический разбор: GB200 vs H200

Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Blackwell против Hopper. **GB200** имеет значительное преимущество в **243 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **H200** сейчас примерно на **86% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.

NVIDIA GB200 NVL72 лучше всего подходит для:

  • Огромные LLM-задачи
  • Модели с триллионными параметрами
  • Одноузловые задачи

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: GB200 или H200?

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 H200 — 141GB памяти HBM3e с 4.8 TB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM GB200 даёт преимущество.

Какова разница в цене между GB200 и H200 в облаке?

По нашим данным, GB200 стоит от $10.50/час, а H200 — от $1.49/час. Разница составляет около 605%.

Могу ли я использовать H200 вместо GB200?

Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 141GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность GB200, H200 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.