NVIDIA GB200 NVL72 VS NVIDIA H100 SXM
在 **GB200** 和 **H100 SXM** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。**GB200** 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 49 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$10.50/小时** 和 **$0.73/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | GB200 | H100 SXM | 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 | Rack-scale | SXM5 | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 384GB | 80GB | +380% |
| 显存类型 | HBM3e | HBM3 | - |
| 内存带宽 | 16.0 TB/s | 3.35 TB/s | +378% |
| 总线宽度 | 8192-bit | 5120-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 36,864 | 16,896 | +118% |
| Tensor 核心 | N/A | 528 | |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 180 TFLOPS | 67 TFLOPS | +169% |
| FP16 (半精度) | 9,000 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | +355% |
| TF32 (张量浮点) | N/A | 989 TFLOPS | |
| FP64 (双精度) | N/A | 34 TFLOPS | |
| INT8 (整形精度) | 18,000 TOPS | 3,958 TOPS | +355% |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 1200W | 700W | +71% |
| PCIe 接口 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| 多卡互联 | 无 | NVLink 4.0 (900 GB/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 H100 SXM 提供 80GB。
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 H100 SXM
根据当前云端定价，H100 SXM 的起始小时费率更低。
技术深挖：GB200 vs H100 SXM
这是 NVIDIA 生态系统内的代际对比，将 Blackwell 与 Hopper 进行博弈。**GB200** 拥有显著的 **304GB 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。从成本角度来看，**H100 SXM** 目前每小时约**便宜 93%**，为预算有限的项目提供了更好的性价比。
NVIDIA GB200 NVL72 最适合：
- 海量 LLM 训练
- 万亿级参数模型
- 单节点任务
NVIDIA H100 SXM 最适合：
- 大语言模型训练
- 基础模型预训练
- 小规模推理
常见问题
AI 训练选哪个更好：GB200 还是 H100 SXM？
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；H100 SXM 提供 80GB HBM3 内存，带宽为 3.35 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 H100 SXM 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，GB200 起价为 $10.50/小时，H100 SXM 起价为 $0.73/小时。价格相差约 1338%。
我可以用 H100 SXM 代替 GB200 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 GB200 的额外吞吐量，那么 H100 SXM 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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