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H100 vs. H200 vs. B200 : Choisir les bons GPU NVIDIA pour votre charge de travail IA

Les GPU H100, H200 et B200 de NVIDIA répondent chacun à des besoins d'infrastructure IA différents — du H100 éprouvé et fiable au H200 riche en mémoire et au révolutionnaire B200. Nous analysons les performances réelles, les coûts et les exigences énergétiques pour vous aider à choisir le bon GPU selon votre charge de travail et votre budget.

H100 vs. H200 vs. B200 : Choisir les bons GPU NVIDIA pour votre charge de travail IA

La dernière gamme de GPU NVIDIA présente un défi intéressant pour quiconque construit une infrastructure IA. Le H100 a prouvé sa fiabilité en tant que bête de somme ; le H200 promet des améliorations significatives de mémoire, et le nouveau B200 affiche des gains de performance qui semblent presque trop beaux pour être vrais. Mais avec des prix qui donnent le vertige et une disponibilité très variable, faire le bon choix nécessite de comprendre ce qui différencie ces puces au-delà des présentations marketing. Nous avons passé du temps à analyser les implications concrètes de chaque option, des exigences énergétiques aux gains de performance réels, pour vous aider à déterminer quel GPU convient à votre charge de travail et votre calendrier spécifiques.

La Trinité GPU : Comprendre vos options

La révolution de l'IA repose sur le silicium, et les dernières offres de NVIDIA représentent des bonds quantiques dans ce qui est computationnellement possible. Le GPU H200 dispose de 76 % de mémoire (VRAM) supplémentaire par rapport au H100 et d'une bande passante mémoire 43 % plus élevée. Le B200 accélère considérablement l'entraînement (jusqu'à 3 fois celui du H100) et l'inférence (jusqu'à 15 fois celui du H100), ce qui le rend idéal pour les plus grands modèles et les contextes extrêmes.

H100 : La bête de somme éprouvée

Le H100 s'est établi comme la référence pour les charges de travail IA dès son lancement. Le NVIDIA H100 était auparavant le GPU NVIDIA le plus puissant et programmable. Il présente plusieurs améliorations architecturales, notamment une fréquence de cœur GPU accrue et une puissance de calcul améliorée.

Spécifications clés :

  • Mémoire : 80 Go HBM3 (96 Go dans certaines configurations)

  • Bande passante mémoire : 3,35 To/s

  • TDP : 700 W

  • Architecture : Hopper

  • Idéal pour : LLM standards jusqu'à 70 milliards de paramètres, charges de travail de production éprouvées

H200 : Le monstre de mémoire

Considérez le H200 comme le frère surdoué du H100, qui a décidé que 80 Go de mémoire n'étaient pas suffisants. Basé sur l'architecture NVIDIA Hopper™, le NVIDIA H200 est le premier GPU à offrir 141 gigaoctets (Go) de mémoire HBM3e à 4,8 téraoctets par seconde (To/s).

Spécifications clés :

  • Mémoire : 141 Go HBM3e

  • Bande passante mémoire : 4,8 To/s

  • TDP : 700 W (identique au H100 !)

  • Architecture : Hopper

  • Idéal pour : Modèles plus grands (100 milliards+ de paramètres), applications à contexte long

Le coup de génie ? Le H100 et le H200 consomment tous deux la même enveloppe de 700 W. Le NVIDIA H200 n'est pas seulement plus rapide ; il extrait plus de puissance — offrant un débit plus élevé sans charge supplémentaire.

B200 : L'avenir déchaîné

Voici le B200 — le fleuron de l'architecture Blackwell de NVIDIA qui fait paraître les générations précédentes comme si elles se retenaient. Le B200 embarque 208 milliards de transistors (contre 80 milliards sur H100/H200) et introduit des capacités révolutionnaires.

Spécifications clés :

  • Mémoire : 192 Go HBM3e

  • Bande passante mémoire : 8 To/s

  • TDP : 1000 W

  • Architecture : Blackwell (conception bi-puce)

  • Idéal pour : Modèles nouvelle génération, contextes extrêmement longs, pérennisation

Analyse approfondie des performances : Là où la théorie rencontre la pratique

Performance d'entraînement

Les chiffres racontent une histoire convaincante. En comparant les GPU individuels, le GPU Blackwell B200 démontre une augmentation de performance d'environ 2,5 fois celle d'un seul GPU H200, basée sur les tokens par seconde. Cependant, c'est ici que cela devient encore plus impressionnant : le DGX B200 offre 3 fois les performances d'entraînement et 15 fois les performances d'inférence du système DGX H100.

Capacités d'inférence

Pour les organisations axées sur le déploiement, les performances d'inférence prennent souvent le pas sur la vitesse d'entraînement. Le H200 augmente la vitesse d'inférence jusqu'à 2 fois par rapport aux GPU H100 lors du traitement de LLM comme Llama2. Le B200 ? Il joue dans une catégorie entièrement différente avec cette amélioration de 15x par rapport aux systèmes H100.

Bande passante mémoire : Le héros méconnu

La bande passante mémoire détermine la vitesse à laquelle votre GPU peut alimenter ses cœurs de calcul en données. Pensez-y comme la différence entre boire avec une paille et avec une lance à incendie :

  • H100 : 3,35 To/s (respectable)

  • H200 : 4,8 To/s (amélioration de 43 %)

  • B200 : 8 To/s (un autre univers)

La bande passante mémoire du H200 atteint 4,8 To/s, contre 3,35 To/s pour le H100. Cette bande passante supplémentaire compte lorsque vous faites passer des ensembles de données massifs à travers la puce — votre modèle n'attend pas que les données arrivent. Pour les charges de travail intensives en mémoire, cette différence se reflète dans vos temps d'entraînement.

Analyse des coûts : Ce que vous payez

Les prix de ces GPU ont été très variables cette année. Le H100 a commencé 2025 à environ 8 $ de l'heure sur les plateformes cloud, mais l'augmentation de l'offre a fait baisser ce prix jusqu'à 1,90 $ de l'heure, suite aux récentes baisses de prix AWS allant jusqu'à 44 %, avec des fourchettes typiques de 2 à 3,50 $, selon le fournisseur.

Si vous achetez directement, prévoyez au moins 25 000 $ par GPU H100. Et ce n'est que le début — une fois que vous ajoutez le réseau, le refroidissement et le reste de l'infrastructure, une configuration multi-GPU appropriée dépasse facilement 400 000 $. Ce ne sont pas des achats impulsifs.

Prime H200

Prévoyez des coûts environ 20 à 25 % plus élevés que le H100, tant à l'achat qu'en location cloud. L'avantage mémoire justifie souvent cette prime pour des charges de travail spécifiques.

Investissement B200

Prime élevée initialement (25 %+ par rapport au H200), disponibilité limitée début 2025, mais performances et efficacité exceptionnelles à long terme. Les premiers adoptants paient pour des performances de pointe.

Considérations de déploiement pour les équipes d'infrastructure

Exigences d'alimentation et de refroidissement

Le TDP ne raconte qu'une partie de l'histoire :

  • H100/H200 : 700 W signifie que l'infrastructure existante fonctionne souvent

  • B200 : Le B200 consomme 1000 W, contre 700 W pour le H100. Les machines B200 peuvent encore utiliser le refroidissement par air, mais NVIDIA s'attend à ce que les utilisateurs adoptent le refroidissement liquide plus que jamais.

Compatibilité de remplacement direct

Pour les équipes disposant d'une infrastructure H100 existante, le H200 offre une voie de mise à niveau convaincante. Les cartes HGX B100 sont conçues pour être directement compatibles avec les cartes HGX H100, fonctionnant au même TDP par GPU de 700 Watts. Le B100 offre les avantages de Blackwell sans nécessiter une refonte de l'infrastructure.

Calendrier de disponibilité

  • H100 : Facilement disponible, approvisionnement en amélioration

  • H200 : Les GPU H200 ont été lancés mi-2024 et sont maintenant largement disponibles.

  • B200 : Le B200 est actuellement disponible auprès de fournisseurs cloud sélectionnés et en quantités limitées pour les clients entreprise.

Matrice de décision en conditions réelles

Choisissez le H100 quand :

  • Les contraintes budgétaires exigent une valeur éprouvée.

  • Les charges de travail impliquent des modèles jusqu'à 70 milliards de paramètres.

  • L'infrastructure existante supporte parfaitement les GPU 700 W

  • La disponibilité immédiate compte

Choisissez le H200 quand :

  • Les goulots d'étranglement mémoire limitent les performances actuelles.

  • Les applications à contexte long dominent les charges de travail.

  • Les budgets énergétiques ne peuvent pas accommoder le B200.

  • Les mises à niveau directes maximisent le ROI

Choisissez le B200 quand :

  • La pérennisation prime sur les coûts actuels.

  • Des tailles de modèles extrêmes (200 milliards+ de paramètres) sont dans la feuille de route.

  • La modernisation de l'infrastructure s'aligne avec les mises à niveau GPU.

  • La performance par watt n'est pas négociable.

L'avantage Introl

Déployer ces mastodontes n'est pas un projet DIY. Que vous passiez d'une poignée de GPU à des milliers, un déploiement d'infrastructure approprié détermine si vous fonctionnez à efficacité maximale ou si vous laissez des performances sur la table. Les équipes de déploiement professionnelles comprennent les nuances — des configurations de rack optimales aux connexions fibre optique complexes qui maintiennent ces clusters en marche.

Conclusion : Faire le choix intelligent

Le H100 reste une bête de somme fiable pour les charges de travail IA courantes. Le H200 fait le pont entre aujourd'hui et demain avec des améliorations mémoire impressionnantes aux niveaux de puissance familiers. Le B200 ? Il parie sur un avenir où les modèles IA deviennent exponentiellement plus complexes.

Votre choix dépend finalement de trois facteurs : les besoins immédiats, la trajectoire de croissance et la préparation de l'infrastructure. Aligner la sélection GPU avec la complexité du modèle, la longueur du contexte et les objectifs de mise à l'échelle vous aidera à mettre votre projet sur le marché efficacement et permettra une évolution dans le temps.

La course à l'infrastructure IA ne ralentit pas. Que vous choisissiez le H100 éprouvé, le H200 équilibré ou le B200 qui repousse les limites, une chose est sûre : l'avenir de l'IA repose sur le silicium NVIDIA, et choisir le bon GPU aujourd'hui détermine votre avantage concurrentiel de demain.

Prêt à déployer votre infrastructure IA nouvelle génération ? Le bon GPU n'est que le début — un déploiement professionnel fait la différence entre performances théoriques et réelles.

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