H100 vs. H200 vs. B200: Memilih GPU NVIDIA yang Tepat untuk Beban Kerja AI Anda

GPU NVIDIA H100, H200, dan B200 masing-masing melayani kebutuhan infrastruktur AI yang berbeda—dari H100 yang terbukti handal hingga H200 yang kaya memori dan B200 yang revolusioner. Kami menguraikan performa dunia nyata, biaya, dan kebutuhan daya untuk membantu Anda memilih GPU yang tepat untuk beban kerja spesifik dan anggaran Anda

Blake Crosley
7 min read Disclaimer
H100 vs. H200 vs. B200: Memilih GPU NVIDIA yang Tepat untuk Beban Kerja AI Anda

Jajaran GPU terbaru NVIDIA menghadirkan tantangan menarik bagi siapa pun yang membangun infrastruktur AI. H100 telah membuktikan dirinya sebagai pekerja keras yang andal; H200 menjanjikan peningkatan memori yang signifikan, dan B200 yang baru mengklaim peningkatan performa yang terdengar hampir terlalu bagus untuk dipercaya. Namun dengan label harga yang dapat membuat mata Anda berair dan ketersediaan yang sangat bervariasi, membuat pilihan yang tepat memerlukan pemahaman tentang apa yang membedakan chip-chip ini di luar slide pemasaran. Kami telah menghabiskan waktu menganalisis implikasi dunia nyata dari setiap opsi, mulai dari kebutuhan daya hingga peningkatan performa aktual, untuk membantu Anda mencari tahu GPU mana yang masuk akal untuk beban kerja dan timeline spesifik Anda.

Trinity GPU: Memahami Opsi Anda

Revolusi AI berjalan di atas silikon, dan penawaran terbaru NVIDIA mewakili lompatan kuantum dalam apa yang mungkin secara komputasional. GPU H200 menampilkan memori (VRAM) 76% lebih banyak dari H100 dan bandwidth memori 43% lebih tinggi. B200 secara signifikan mempercepat training (hingga 3 kali lipat dari H100) dan inference (hingga 15 kali lipat dari H100), membuatnya ideal untuk model terbesar dan konteks ekstrem.

H100: Pekerja Keras yang Terbukti

H100 menetapkan dirinya sebagai standar emas untuk beban kerja AI saat diluncurkan. NVIDIA H100 sebelumnya adalah GPU NVIDIA yang paling kuat dan dapat diprogram. GPU ini menampilkan beberapa peningkatan arsitektur, termasuk peningkatan frekuensi core GPU dan daya komputasi yang ditingkatkan.

Spesifikasi Utama:

  • Memori: 80GB HBM3 (96GB dalam konfigurasi tertentu)

  • Bandwidth Memori: 3.35 TB/s

  • TDP: 700W

  • Arsitektur: Hopper

  • Terbaik Untuk: LLM standar hingga 70B parameter, beban kerja produksi yang terbukti

H200: Monster Memori

Anggap H200 sebagai saudara H100 yang berprestasi tinggi, yang memutuskan bahwa memori 80GB tidak cukup. Berdasarkan arsitektur NVIDIA Hopper™, NVIDIA H200 adalah GPU pertama yang menawarkan memori HBM3e 141 gigabytes (GB) pada 4.8 terabytes per detik (TB/s).

Spesifikasi Utama:

  • Memori: 141GB HBM3e

  • Bandwidth Memori: 4.8 TB/s

  • TDP: 700W (sama dengan H100!)

  • Arsitektur: Hopper

  • Terbaik Untuk: Model yang lebih besar (100B+ parameter), aplikasi konteks panjang

Langkah jenius? Baik H100 dan H200 menyeruput dari sedotan 700W yang sama. NVIDIA H200 tidak hanya lebih cepat; tetapi memeras lebih banyak jus—memberikan throughput lebih cepat tanpa beban tambahan.

B200: Masa Depan yang Terlepas

Masuki B200—flagship arsitektur Blackwell NVIDIA yang membuat generasi sebelumnya terlihat seperti sedang menahan diri. B200 mengemas 208 miliar transistor (versus 80 miliar pada H100/H200) dan memperkenalkan kemampuan yang mengubah permainan.

Spesifikasi Utama:

  • Memori: 192GB HBM3e

  • Bandwidth Memori: 8 TB/s

  • TDP: 1000W

  • Arsitektur: Blackwell (desain dual-chip)

  • Terbaik Untuk: Model generasi berikutnya, konteks yang sangat panjang, future-proofing

Deep Dive Performa: Dimana Karet Bertemu Jalan

Performa Training

Angka-angka menceritakan kisah yang menarik. Ketika membandingkan GPU tunggal, GPU Blackwell B200 menunjukkan peningkatan performa sekitar 2.5 kali lipat dari GPU H200 tunggal, berdasarkan token per detik. Namun, di sinilah menjadi lebih mengesankan lagi: DGX B200 memberikan performa training 3 kali lipat dan performa inference 15 kali lipat dari sistem DGX H100.

Kemampuan Inference

Untuk organisasi yang fokus pada deployment, performa inference seringkali lebih diutamakan daripada kecepatan training. H200 meningkatkan kecepatan inference hingga 2X dibandingkan GPU H100 saat menangani LLM seperti Llama2. B200? Bermain di liga yang berbeda sama sekali dengan peningkatan 15x atas sistem H100.

Bandwidth Memori: Pahlawan yang Tidak Dikenal

Bandwidth memori menentukan seberapa cepat GPU Anda dapat memberikan data ke core komputenya. Anggap saja seperti perbedaan antara minum melalui sedotan versus selang pemadam kebakaran:

  • H100: 3.35 TB/s (terhormat)

  • H200: 4.8 TB/s (peningkatan 43%)

  • B200: 8 TB/s (alam semesta lain)

Bandwidth memori H200 meningkat menjadi 4.8 TB/s, naik dari 3.35 TB/s H100. Bandwidth ekstra itu penting ketika Anda mendorong dataset besar melalui chip—model Anda tidak duduk menunggu data tiba. Untuk beban kerja intensif memori, perbedaan ini muncul dalam waktu training Anda.

Analisis Biaya: Apa yang Anda Bayar

Harga pada GPU ini telah bervariasi sepanjang tahun ini. H100 memulai tahun 2025 sekitar $8 per jam di platform cloud, tetapi peningkatan pasokan telah mendorong harga turun hingga serendah $1.90 per jam, mengikuti pemotongan harga AWS terbaru hingga 44%, dengan rentang tipikal $2-$3.50, tergantung penyedia.

Jika Anda membeli langsung, anggarkan setidaknya $25,000 per GPU H100. Dan itu hanya awalnya—setelah Anda memperhitungkan networking, pendinginan, dan infrastruktur lainnya, setup multi-GPU yang tepat dengan mudah melewati $400,000. Ini bukan pembelian impulsif.

Premium H200

Perkirakan biaya sekitar 20-25% lebih tinggi daripada H100, baik untuk pembelian maupun sewa cloud. Keunggulan memori seringkali membenarkan premium untuk beban kerja spesifik.

Investasi B200

Premium tinggi awalnya (25%+ dari H200), ketersediaan terbatas di awal 2025, tetapi performa dan efisiensi jangka panjang yang luar biasa. Pengadopsi awal membayar untuk performa terdepan.

Pertimbangan Deployment untuk Tim Infrastruktur

Kebutuhan Daya dan Pendinginan

TDP hanya menceritakan sebagian kisah:

  • H100/H200: 700W berarti infrastruktur yang ada sering kali berfungsi

  • B200: B200 mengkonsumsi 1000W, naik dari 700W H100. Mesin B200 masih dapat menggunakan pendinginan udara, tetapi NVIDIA mengharapkan pengguna untuk mengadopsi pendinginan cair lebih dari sebelumnya.

Kompatibilitas Drop-in

Untuk tim dengan infrastruktur H100 yang ada, H200 menawarkan jalur upgrade yang menarik. Board HGX B100 dirancang untuk kompatibel drop-in dengan board HGX H100, beroperasi pada TDP per-GPU yang sama yaitu 700 Watt. B100 menawarkan manfaat Blackwell tanpa memerlukan perbaikan infrastruktur.

Timeline Ketersediaan

  • H100: Tersedia dengan mudah, pasokan membaik

  • H200: GPU H200 dirilis pada pertengahan 2024 dan sekarang tersedia secara luas.

  • B200: B200 saat ini tersedia dari penyedia cloud tertentu dan dalam jumlah terbatas untuk pelanggan enterprise.

Matriks Keputusan Dunia Nyata

Pilih H100 Ketika:

  • Keterbatasan anggaran menuntut nilai yang terbukti.

  • Beban kerja melibatkan model dengan hingga 70 miliar parameter.

  • Infrastruktur yang ada sempurna mendukung GPU 700W

  • Ketersediaan segera penting

Pilih H200 Ketika:

  • Bottleneck memori membatasi performa saat ini.

  • Aplikasi konteks panjang mendominasi beban kerja.

  • Anggaran daya tidak dapat mengakomodasi B200.

  • Upgrade drop-in memaksimalkan ROI

Pilih B200 Ketika:

  • Future-proofing mengalahkan biaya saat ini.

  • Ukuran model ekstrem (200B+ parameter) ada di roadmap.

  • Modernisasi infrastruktur selaras dengan upgrade GPU.

  • Performa per watt tidak dapat ditawar.

Kesimpulan: Membuat Pilihan Cerdas

H100 tetap menjadi pekerja keras yang andal untuk beban kerja AI mainstream. H200 menjembatani hari ini dan besok dengan upgrade memori yang mengesankan pada tingkat daya yang familiar. B200? Bertaruh pada masa depan dimana model AI berkembang secara eksponensial lebih kompleks.

Pilihan Anda pada akhirnya tergantung pada tiga faktor: kebutuhan segera, lintasan pertumbuhan, dan kesiapan infrastruktur. Menyelaraskan pemilihan GPU dengan kompleksitas model, panjang konteks, dan tujuan scaling akan membantu Anda membawa proyek ke pasar secara efisien dan memungkinkan scaling dari waktu ke waktu.

Perlombaan infrastruktur AI tidak melambat. Apakah Anda memilih H100 yang terbukti, H200 yang seimbang, atau B200 yang mendorong batas, satu hal yang pasti: masa depan AI berjalan pada silikon NVIDIA, dan memilih GPU yang tepat hari ini menentukan keunggulan kompetitif Anda besok.

Siap untuk deploy infrastruktur AI generasi berikutnya Anda? GPU yang tepat hanya permulaan—deployment profesional membuat perbedaan antara performa teoretis dan aktual.

Referensi

You Might Also Like

Trump Membuka Ekspor H200 ke Tiongkok dengan Biaya Tambahan 25%

Trump Membuka Ekspor H200 ke Tiongkok dengan Biaya Tambahan ...

DeepSeek mHC: Perbaikan Arsitektur yang Dapat Membuka Kunci Model AI Skala Triliun Parameter

DeepSeek mHC: Perbaikan Arsitektur yang Dapat Membuka Kunci ...

Supersiklus Memori AI: Bagaimana HBM Menjadi Hambatan Paling Kritis dalam AI

Supersiklus Memori AI: Bagaimana HBM Menjadi Hambatan Paling...

Minta Penawaran_

Ceritakan tentang proyek Anda dan kami akan merespons dalam 72 jam.

> TRANSMISSION_COMPLETE
✓

Permintaan Diterima_

Terima kasih atas pertanyaan Anda. Tim kami akan meninjau permintaan Anda dan merespons dalam 72 jam.

QUEUED FOR PROCESSING