NVIDIA B200 VS NVIDIA H100 PCIe
在 **B200** 和 **H100 PCIe** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。**B200** 在显存容量和原始计算能力方面均处于领先地位，是高端大语言模型 (LLM) 训练的更强选择。目前，您可以在 20 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$2.25/小时** 和 **$0.00/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | B200 | H100 PCIe | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Blackwell | Hopper | - |
| 制程节点 | 4nm | 4nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | SXM | Dual-slot PCIe | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 192GB | 80GB | +140% |
| 显存类型 | HBM3e | HBM3 | - |
| 内存带宽 | 8.0 TB/s | 2.0 TB/s | +300% |
| 总线宽度 | 8192-bit | 5120-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 18,432 | 14,592 | +26% |
| Tensor 核心 | 576 | 456 | +26% |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 90 TFLOPS | 51 TFLOPS | +76% |
| FP16 (半精度) | 4,500 TFLOPS | 1,513 TFLOPS | +197% |
| TF32 (张量浮点) | 2,250 TFLOPS | N/A | |
| FP64 (双精度) | 45 TFLOPS | N/A | |
| INT8 (整形精度) | 9,000 TOPS | N/A | |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 1000W | 350W | +186% |
| PCIe 接口 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| 多卡互联 | NVLink 5.0 (1.8 TB/s) | 无 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA B200
更大的显存容量和内存带宽对于训练大型语言模型至关重要。B200 提供 192GB，而 H100 PCIe 提供 80GB。
AI 推理
NVIDIA B200
对于推理工作负载，每瓦性能最为重要。需要考虑 FP16/INT8 吞吐量与功耗之间的平衡。
预算友好之选
NVIDIA B200
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技术深挖：B200 vs H100 PCIe
这是 NVIDIA 生态系统内的代际对比，将 Blackwell 与 Hopper 进行博弈。**B200** 拥有显著的 **112GB 显存优势**，这对于训练海量数据集或超大语言模型至关重要。
NVIDIA B200 最适合：
- 下一代大语言模型训练
- 万亿参数模型
- 成本敏感型项目
NVIDIA H100 PCIe 最适合：
- AI 推理
- Enterprise AI
- Highest-end training
常见问题
AI 训练选哪个更好：B200 还是 H100 PCIe？
对于 AI 训练，关键因素是显存大小、内存带宽和张量核心性能。B200 提供 192GB HBM3e 内存，带宽为 8.0 TB/s；H100 PCIe 提供 80GB HBM3 内存，带宽为 2.0 TB/s。对于更大的模型，B200 更高的显存容量使其更具优势。
B200 和 H100 PCIe 在云端的价格差异是多少？
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我可以用 H100 PCIe 代替 B200 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 80GB 显存内运行，且不需要 B200 的额外吞吐量，那么 H100 PCIe 是一个经济实惠的选择。但是，对于需要最大内存容量或多 GPU 扩展的工作负载，B200 的NVLink 支持（NVLink 5.0 (1.8 TB/s)）可能是必不可少的。
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