NVIDIA B200 VS NVIDIA H200
比较 NVIDIA 基于 Blackwell 架构的 B200 与基于 Hopper 架构的 H200。这一跨代对比揭示了显著的架构改进。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | B200 | H200 | 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 | SXM5 | - |
| 内存 | |||
| 显存容量 | 192GB | 141GB | +36% |
| 显存类型 | HBM3e | HBM3e | - |
| 内存带宽 | 8.0 TB/s | 4.8 TB/s | +67% |
| 内存总线 | 8192-bit | 6144-bit | - |
| 计算单元 | |||
| CUDA 核心 | 18,432 | 16,896 | +9% |
| Tensor 核心 | 576 | 528 | +9% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 90 TFLOPS | 67 TFLOPS | +34% |
| FP16 (半精度) | 4500 TFLOPS | 1979 TFLOPS | +127% |
| TF32 (张量浮点) | 2250 TFLOPS | 989 TFLOPS | +128% |
| FP64 (双精度) | 45 TFLOPS | 34 TFLOPS | +32% |
| 功耗与连接 | |||
| TDP (功耗) | 1000W | 700W | +43% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 5.0 (1.8 TB/s) | NVLink 4.0 (900 GB/s) | - |
🎯 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 H200 提供 141GB。
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 H200
根据当前云端定价，H200 的起始小时费率更低。
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 H200 最适合：
- 大规模大语言模型推理
- 大上下文窗口模型
- 预算受限部署
常见问题
AI 训练选哪个更好：B200 还是 H200？
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；H200 提供 141GB HBM3e 内存，带宽为 4.8 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 H200 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，B200 起价为 $2.69/小时，H200 起价为 $1.49/小时。价格相差约 81%。
我可以用 H200 代替 B200 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 141GB 显存内运行，且不需要 B200 的额外吞吐量，那么 H200 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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