H100 vs. H200 vs. B200: Die richtige Wahl der NVIDIA GPUs für Ihre AI-Workload

NVIDIAs H100-, H200- und B200-GPUs bedienen jeweils unterschiedliche AI-Infrastrukturbedürfnisse – vom bewährten H100-Arbeitstier über die speicherreiche H200 bis hin zur bahnbrechenden B200. Wir schlüsseln die realen Leistungsdaten, Kosten und Stromverbrauchsanforderungen auf, um Ihnen bei der Auswahl der richtigen GPU für Ihre spezifische Arbeitsbelastung und Ihr Budget zu helfen

Blake Crosley
7 min read Disclaimer
H100 vs. H200 vs. B200: Die richtige Wahl der NVIDIA GPUs für Ihre AI-Workload

NVIDIAs neueste GPU-Reihe stellt eine interessante Herausforderung für alle dar, die AI-Infrastruktur aufbauen. Die H100 hat sich als zuverlässiges Arbeitstier bewährt; die H200 verspricht erhebliche Speicherverbesserungen, und die neue B200 behauptet Performance-Gewinne, die fast zu gut klingen, um wahr zu sein. Aber bei Preisen, die einem die Augen tränen lassen können, und einer Verfügbarkeit, die stark schwankt, erfordert die richtige Wahl ein Verständnis dafür, was diese Chips jenseits der Marketing-Folien unterscheidet. Wir haben Zeit damit verbracht, die realen Auswirkungen jeder Option zu analysieren, von den Leistungsanforderungen bis zu den tatsächlichen Performance-Gewinnen, um Ihnen zu helfen herauszufinden, welche GPU für Ihre spezifische Arbeitsbelastung und Ihren Zeitplan sinnvoll ist.

Die GPU-Dreifaltigkeit: Ihre Optionen verstehen

Die AI-Revolution läuft auf Silizium, und NVIDIAs neueste Angebote stellen Quantensprünge in dem dar, was rechnerisch möglich ist. Die H200 GPU verfügt über 76% mehr Speicher (VRAM) als die H100 und eine 43% höhere Speicherbandbreite. Die B200 beschleunigt das Training erheblich (bis zu 3-mal schneller als die H100) und die Inferenz (bis zu 15-mal schneller als die H100), was sie ideal für die größten Modelle und extreme Kontexte macht.

H100: Das bewährte Arbeitstier

Die H100 etablierte sich bei ihrer Markteinführung als Goldstandard für AI-Arbeitslasten. Die NVIDIA H100 war zuvor die leistungsstärkste und programmierbarste NVIDIA GPU. Sie bietet mehrere architektonische Verbesserungen, einschließlich erhöhter GPU-Kernfrequenz und verbesserter Rechenleistung.

Wichtige Spezifikationen:

  • Speicher: 80GB HBM3 (96GB in ausgewählten Konfigurationen)

  • Speicherbandbreite: 3.35 TB/s

  • TDP: 700W

  • Architektur: Hopper

  • Am besten für: Standard-LLMs bis zu 70B Parametern, bewährte Produktionsarbeitslasten

H200: Das Speicher-Monster

Stellen Sie sich die H200 als die überehrgeizige Schwester der H100 vor, die entschieden hat, dass 80GB Speicher nicht genug waren. Basierend auf der NVIDIA Hopper™-Architektur ist die NVIDIA H200 die erste GPU, die 141 Gigabyte (GB) HBM3e-Speicher mit 4,8 Terabyte pro Sekunde (TB/s) bietet.

Wichtige Spezifikationen:

  • Speicher: 141GB HBM3e

  • Speicherbandbreite: 4.8 TB/s

  • TDP: 700W (genau wie H100!)

  • Architektur: Hopper

  • Am besten für: Größere Modelle (100B+ Parameter), Long-Context-Anwendungen

Der geniale Schachzug? Sowohl H100 als auch H200 trinken aus demselben 700W-Strohhalm. Die NVIDIA H200 ist nicht nur schneller; sie quetscht mehr Saft heraus – liefert schnelleren Durchsatz ohne zusätzliche Belastung.

B200: Die entfesselte Zukunft

Hier kommt die B200 – NVIDIAs Blackwell-Architektur-Flaggschiff, das frühere Generationen wie Sandverweigerer aussehen lässt. B200 packt 208 Milliarden Transistoren (gegenüber 80 Milliarden bei H100/H200) und führt bahnbrechende Fähigkeiten ein.

Wichtige Spezifikationen:

  • Speicher: 192GB HBM3e

  • Speicherbandbreite: 8 TB/s

  • TDP: 1000W

  • Architektur: Blackwell (Dual-Chip-Design)

  • Am besten für: Next-Gen-Modelle, extrem lange Kontexte, Zukunftssicherheit

Performance-Tiefenanalyse: Wo Gummi auf Straße trifft

Training-Performance

Die Zahlen erzählen eine überzeugende Geschichte. Beim Vergleich einzelner GPUs zeigt die Blackwell B200 GPU eine Leistungssteigerung von etwa 2,5-mal gegenüber einer einzelnen H200 GPU, basierend auf Token pro Sekunde. Hier wird es jedoch noch beeindruckender: Die DGX B200 liefert 3-mal die Training-Performance und 15-mal die Inferenz-Performance des DGX H100-Systems.

Inferenz-Fähigkeiten

Für Organisationen, die sich auf Deployment fokussieren, hat Inferenz-Performance oft Vorrang vor Training-Geschwindigkeit. Die H200 steigert die Inferenz-Geschwindigkeit um bis zu 2X im Vergleich zu H100 GPUs bei der Handhabung von LLMs wie Llama2. Die B200? Sie spielt in einer völlig anderen Liga mit dieser 15x-Verbesserung gegenüber H100-Systemen.

Speicherbandbreite: Der unbesungene Held

Die Speicherbandbreite bestimmt, wie schnell Ihre GPU Daten an ihre Rechenkerne weiterleiten kann. Stellen Sie es sich vor wie den Unterschied zwischen dem Trinken durch einen Strohhalm versus einen Feuerwehrschlauch:

  • H100: 3.35 TB/s (respektabel)

  • H200: 4.8 TB/s (43% Verbesserung)

  • B200: 8 TB/s (ein anderes Universum)

Die Speicherbandbreite der H200 steigt auf 4,8 TB/s, gegenüber 3,35 TB/s der H100. Diese zusätzliche Bandbreite macht einen Unterschied, wenn Sie massive Datensätze durch den Chip schieben – Ihr Modell sitzt nicht herum und wartet darauf, dass Daten ankommen. Bei speicherintensiven Arbeitslasten zeigt sich dieser Unterschied in Ihren Trainingszeiten.

Kostenanalyse: Was Sie bezahlen

Die Preise für diese GPUs waren dieses Jahr überall auf der Karte. Die H100 startete 2025 bei etwa $8 pro Stunde auf Cloud-Plattformen, aber erhöhtes Angebot hat das auf bis zu $1.90 pro Stunde gedrückt, nach den jüngsten AWS-Preissenkungen von bis zu 44%, mit typischen Bereichen von $2-$3.50, abhängig vom Anbieter.

Wenn Sie direkt kaufen, kalkulieren Sie mindestens $25.000 per H100 GPU. Und das ist nur der Anfang – wenn Sie Netzwerk, Kühlung und den Rest der Infrastruktur einrechnen, überschreitet ein ordentliches Multi-GPU-Setup leicht $400.000. Das sind keine Impulskäufe.

H200 Premium

Erwarten Sie etwa 20-25% höhere Kosten als H100, sowohl für Kauf als auch Cloud-Miete. Der Speichervorteil rechtfertigt oft das Premium für spezifische Arbeitslasten.

B200 Investment

Hoher Aufpreis anfänglich (25%+ über H200), begrenzte Verfügbarkeit früh 2025, aber außergewöhnliche langfristige Performance und Effizienz. Early Adopter zahlen für Bleeding-Edge-Performance.

Deployment-Überlegungen für Infrastruktur-Teams

Strom- und Kühlungsanforderungen

Die TDP erzählt nur einen Teil der Geschichte:

  • H100/H200: 700W bedeutet, dass bestehende Infrastruktur oft funktioniert

  • B200: Die B200 verbraucht 1000W, gegenüber 700W der H100. B200-Maschinen können immer noch Luftkühlung verwenden, aber NVIDIA erwartet, dass Benutzer mehr denn je Flüssigkühlung übernehmen.

Drop-in-Kompatibilität

Für Teams mit bestehender H100-Infrastruktur bietet die H200 einen überzeugenden Upgrade-Pfad. HGX B100-Boards sind darauf ausgelegt, Drop-in-kompatibel mit HGX H100-Boards zu sein und bei derselben Pro-GPU-TDP von 700 Watt zu arbeiten. Die B100 bietet Blackwell-Vorteile ohne eine Infrastruktur-Überholung zu erfordern.

Verfügbarkeits-Zeitplan

  • H100: Sofort verfügbar, sich verbesserndes Angebot

  • H200: H200 GPUs wurden Mitte 2024 veröffentlicht und sind jetzt weit verfügbar.

  • B200: B200 ist derzeit von ausgewählten Cloud-Anbietern und in begrenzten Mengen für Enterprise-Kunden verfügbar.

Real-World-Entscheidungsmatrix

Wählen Sie H100, wenn:

  • Budgetbeschränkungen bewährten Wert verlangen.

  • Arbeitslasten Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern beinhalten.

  • Bestehende Infrastruktur 700W GPUs perfekt unterstützt

  • Sofortige Verfügbarkeit wichtig ist

Wählen Sie H200, wenn:

  • Speicher-Bottlenecks aktuelle Performance begrenzen.

  • Long-Context-Anwendungen Arbeitslasten dominieren.

  • Strombudgets B200 nicht verkraften können.

  • Drop-in-Upgrades ROI maximieren

Wählen Sie B200, wenn:

  • Zukunftssicherheit aktuelle Kosten übertrifft.

  • Extreme Modellgrößen (200B+ Parameter) auf der Roadmap stehen.

  • Infrastruktur-Modernisierung sich mit GPU-Upgrades ausrichtet.

  • Performance pro Watt nicht verhandelbar ist.

Fazit: Die kluge Wahl treffen

Die H100 bleibt ein zuverlässiges Arbeitstier für Mainstream-AI-Arbeitslasten. Die H200 verbindet heute und morgen mit beeindruckenden Speicher-Upgrades bei vertrauten Stromlevels. Die B200? Sie setzt auf eine Zukunft, in der AI-Modelle exponentiell komplexer werden.

Ihre Wahl hängt letztendlich von drei Faktoren ab: unmittelbaren Bedürfnissen, Wachstumstrajektorie und Infrastruktur-Bereitschaft. Die Ausrichtung der GPU-Auswahl an Modellkomplexität, Kontextlänge und Skalierungszielen hilft Ihnen, Ihr Projekt effizient auf den Markt zu bringen und Skalierung im Laufe der Zeit zu ermöglichen.

Das AI-Infrastruktur-Rennen verlangsamt sich nicht. Ob Sie die bewährte H100, die ausgewogene H200 oder die grenzenverschiebende B200 wählen, eines ist sicher: Die Zukunft der AI läuft auf NVIDIA-Silizium, und die Auswahl der richtigen GPU heute bestimmt Ihren Wettbewerbsvorteil morgen.

Bereit, Ihre Next-Generation-AI-Infrastruktur zu deployen? Die richtige GPU ist nur der Anfang – professionelles Deployment macht den Unterschied zwischen theoretischer und tatsächlicher Performance.

Referenzen

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