NVIDIA GB200 NVL72 VS NVIDIA B200
GB200 和 B200 都基于 NVIDIA 的 Blackwell 架构。本对比帮助您在同一 GPU 系列的不同配置之间做出选择。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | GB200 | B200 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Blackwell | Blackwell | - |
| 制程节点 | 4nm | 4nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | Rack-scale | SXM | - |
| 内存 | |||
| 显存容量 | 384GB | 192GB | +100% |
| 显存类型 | HBM3e | HBM3e | - |
| 内存带宽 | 16.0 TB/s | 8.0 TB/s | +100% |
| 内存总线 | 8192-bit | 8192-bit | - |
| 计算单元 | |||
| CUDA 核心 | 36,864 | 18,432 | +100% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 180 TFLOPS | 90 TFLOPS | +100% |
| FP16 (半精度) | 9000 TFLOPS | 4500 TFLOPS | +100% |
| TF32 (张量浮点) | N/A | 2250 TFLOPS | |
| FP64 (双精度) | N/A | 45 TFLOPS | |
| 功耗与连接 | |||
| TDP (功耗) | 1200W | 1000W | +20% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| NVLink | 不可用 | NVLink 5.0 (1.8 TB/s) | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA GB200 NVL72
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。GB200 提供 384GB，而 B200 提供 192GB。
AI 推理
NVIDIA GB200 NVL72
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
根据当前云端定价，B200 的起始小时费率更低。
NVIDIA GB200 NVL72 最适合：
- 海量 LLM 训练
- 万亿级参数模型
- 单节点任务
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
常见问题
AI 训练选哪个更好：GB200 还是 B200？
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。GB200 提供 384GB HBM3e 内存，带宽为 16.0 TB/s；B200 提供 192GB HBM3e 内存，带宽为 8.0 TB/s。对于更大的模型，GB200 更高的显存容量使其更具优势。
GB200 和 B200 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，GB200 起价为 $42.00/小时，B200 起价为 $2.69/小时。价格相差约 1461%。
我可以用 B200 代替 GB200 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 192GB 显存内运行，且不需要 GB200 的额外吞吐量，那么 B200 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，GB200 的架构可能是必不可少的。
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