NVIDIA H200 VS NVIDIA GH200 Grace Hopper

Выбор между **H200** и **GH200** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. В то время как **H200** предлагает больше VRAM для работы с крупными моделями, **GH200** остается конкурентоспособной в других аспектах. На данный момент эти GPU можно арендовать по цене от **$1.49/час** и **$1.49/час** соответственно у 8 провайдеров.

NVIDIA

H200

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

GH200

VRAM 96GB
FP32 67 TFLOPS
TDP 900W
От $1.49/h 4 провайдеров

📊 Детальное сравнение характеристик

Характеристика H200 GH200 Разница
Архитектура и дизайн
Архитектура Hopper Hopper + Grace -
Техпроцесс 4nm 4nm -
Целевой рынок datacenter datacenter -
Форм-фактор SXM5 Superchip -
Память & Пропускная способность
Объём VRAM 141GB 96GB +47%
Тип памяти HBM3e HBM3 -
Пропускная способность 4.8 TB/s 4.0 TB/s +20%
Ширина шины памяти 6144-bit 6144-bit -
Вычислительная инфраструктура
Ядра CUDA 16,896 16,896
Тензорные ядра 528 528
ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS)
FP32 (одинарная точность) 67 TFLOPS 67 TFLOPS
FP16 (половинная точность) 1,979 TFLOPS 1,979 TFLOPS
TF32 (тензорная) 989 TFLOPS 989 TFLOPS
FP64 (двойная точность) 34 TFLOPS 34 TFLOPS
INT8 (целочисленная точность) 3,958 TOPS N/A
Энергопотребление и эффективность
TDP (расчетная тепловая мощность) 700W 900W -22%
Интерфейс PCIe PCIe 5.0 x16 PCIe 5.0 x16 -
Интерконнект (NVLink) NVLink 4.0 (900 GB/s) NVLink-C2C (900 GB/s) -

🎯 Рекомендации по применению

🧠

Обучение LLM и больших моделей

NVIDIA H200

Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. H200 предлагает 141GB по сравнению с 96GB.

AI-инференс

NVIDIA H200

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

💰

Бюджетный выбор

NVIDIA GH200 Grace Hopper

По текущим облачным ценам GH200 имеет более низкую почасовую ставку.

Автоматический анализ

Технический разбор: H200 vs GH200

Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Hopper против Hopper + Grace. **H200** имеет значительное преимущество в **45 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **GH200** сейчас примерно на **0% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.

NVIDIA H200 лучше всего подходит для:

  • Масштабный LLM-инференс
  • Модели с большим окном контекста
  • Бюджетное развертывание

NVIDIA GH200 Grace Hopper лучше всего подходит для:

  • Единые вычисления CPU+GPU
  • ИИ-задачи с большой памятью
  • Стандартное развертывание GPU

Часто задаваемые вопросы

Какой GPU лучше для AI-обучения: H200 или GH200?

Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. H200 предлагает 141GB памяти HBM3e с пропускной способностью 4.8 TB/s, тогда как GH200 — 96GB памяти HBM3 с 4.0 TB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM H200 даёт преимущество.

Какова разница в цене между H200 и GH200 в облаке?

По нашим данным, H200 стоит от $1.49/час, а GH200 — от $1.49/час. Разница составляет около 0%.

Могу ли я использовать GH200 вместо H200?

Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 96GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность H200, GH200 может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, H200 с поддержкой NVLink (NVLink 4.0 (900 GB/s)) может быть незаменим.

Готовы арендовать GPU?

Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.