H100 vs. H200 vs. B200: การเลือก GPU ของ NVIDIA ที่เหมาะสมสำหรับ AI Workload ของคุณ

GPU รุ่นล่าสุดของ NVIDIA นำเสนอความท้าทายที่น่าสนใจสำหรับใครก็ตามที่กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI H100 ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นตัวเลือกที่เชื่อถือได้ H200 สัญญาว่าจะมีการปรับปรุงหน่วยความจำที่สำคัญ และ B200 รุ่นใหม่อ้างว่ามีการเพิ่มประสิทธิภาพที่ฟังดูดีเกินจริง แต่ด้วยป้ายราคาที่สามารถทำให้ตาคุณน้ำออกและความพร้อมใช้งานที่แปรผันอย่างมาก การเลือกที่ถูกต้องจำเป็นต้องเข้าใจสิ่งที่แตกต่างของชิปเหล่านี้นอกเหนือจากสไลด์การตลาด เราได้ใช้เวลาวิเคราะห์ผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงของแต่ละตัวเลือก ตั้งแต่ความต้องการพลังงานไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพที่แท้จริง เพื่อช่วยให้คุณหาว่า GPU ไหนที่เหมาะกับ workload และไทม์ไลน์เฉพาะของคุณ

GPU Trinity: เข้าใจตัวเลือกของคุณ

การปฏิวัติ AI ทำงานบนซิลิคอน และผลิตภัณฑ์ล่าสุดของ NVIDIA แสดงให้เห็นถึงการก้าวกระโดดในสิ่งที่คำนวณได้ GPU H200 มีหน่วยความจำ (VRAM) เพิ่มขึ้น 76% เมื่อเทียบกับ H100 และแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงกว่า 43% B200 เร่งการฝึกอบรม (training) อย่างมาก (สูงถึง 3 เท่าของ H100) และ inference (สูงถึง 15 เท่าของ H100) ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับโมเดลที่ใหญ่ที่สุดและบริบทที่รุนแรง

H100: The Proven Workhorse

H100 ได้สถาปนาตัวเองเป็นมาตรฐานทองคำสำหรับ workload AI เมื่อเปิดตัว NVIDIA H100 เคยเป็น GPU ของ NVIDIA ที่ทรงพลังและโปรแกรมได้มากที่สุด มันมีการปรับปรุงสถาปัตยกรรมหลายอย่าง รวมถึงการเพิ่มความถี่ของ core GPU และการเสริมสร้างพลังคำนวณ

ข้อมูลจำเพาะหลัก:

• หน่วยความจำ: 80GB HBM3 (96GB ในการกำหนดค่าที่เลือก)

• Memory Bandwidth: 3.35 TB/s

• TDP: 700W

• สถาปัตยกรรม: Hopper

• เหมาะสำหรับ: LLM มาตรฐานสูงถึง 70B parameters, workload การผลิตที่พิสูจน์แล้ว

H200: The Memory Monster

คิดของ H200 เป็นพี่น้องที่มีความสามารถเกินขีดของ H100 ที่ตัดสินใจว่า 80GB ของหน่วยความจำไม่เพียงพอ ตามสถาปัตยกรรม NVIDIA Hopper™ NVIDIA H200 เป็น GPU ตัวแรกที่เสนอหน่วยความจำ HBM3e 141 กิกะไบต์ (GB) ที่ 4.8 เทราไบต์ต่อวินาที (TB/s)

ข้อมูลจำเพาะหลัก:

• หน่วยความจำ: 141GB HBM3e

• Memory Bandwidth: 4.8 TB/s

• TDP: 700W (เหมือน H100!)

• สถาปัตยกรรม: Hopper

• เหมาะสำหรับ: โมเดลที่ใหญ่กว่า (100B+ parameters), แอปพลิเคชัน long-context

การเคลื่อนไหวอันชาญฉลาด? ทั้ง H100 และ H200 ดูดจากหลอดเดียวกัน 700W NVIDIA H200 ไม่เพียงเร็วกว่า มันบีบน้ำผลไม้มากกว่า—ส่งมอบ throughput ที่เร็วกว่าโดยไม่เพิ่มภาระ

B200: The Future Unleashed

แนะนำ B200—flagship สถาปัตยกรรม Blackwell ของ NVIDIA ที่ทำให้รุ่นก่อนหน้าดูเหมือนกำลังยั้งมือ B200 บรรจุทรานซิสเตอร์ 208 พันล้านตัว (เทียบกับ 80 พันล้านใน H100/H200) และแนะนำความสามารถที่เปลี่ยนเกม

ข้อมูลจำเพาะหลัก:

• หน่วยความจำ: 192GB HBM3e

• Memory Bandwidth: 8 TB/s

• TDP: 1000W

• สถาปัตยกรรม: Blackwell (การออกแบบ dual-chip)

• เหมาะสำหรับ: โมเดลรุ่นต่อไป, บริบทที่ยาวมาก, การป้องกันอนาคต

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพลึก: ที่ยางพบถนน

ประสิทธิภาพการฝึกอบรม

ตัวเลขเล่าเรื่องที่น่าสนใจ เมื่อเปรียบเทียบ GPU เดี่ยว Blackwell B200 GPU แสดงการเพิ่มประสิทธิภาพประมาณ 2.5 เท่าของ H200 GPU เดี่ยว ตาม tokens ต่อวินาที อย่างไรก็ตาม นี่คือที่มันน่าประทับใจยิ่งกว่า: DGX B200 ส่งมอบประสิทธิภาพการฝึกอบรม 3 เท่าและประสิทธิภาพ inference 15 เท่าของระบบ DGX H100

ความสามารถ Inference

สำหรับองค์กรที่เน้นการปรับใช้ ประสิทธิภาพ inference มักจะมีความสำคัญเหนือความเร็วการฝึกอบรม H200 เพิ่มความเร็ว inference สูงถึง 2 เท่าเมื่อเทียบกับ GPU H100 เมื่อจัดการกับ LLM เช่น Llama2 B200? มันเล่นในลีกที่แตกต่างโดยสิ้นเชิงด้วยการปรับปรุง 15 เท่านั้นเหนือระบบ H100

Memory Bandwidth: วีรบุรุษที่ไม่ได้รับการยกย่อง

Memory bandwidth กำหนดความเร็วที่ GPU ของคุณสามารถป้อนข้อมูลไปยัง compute core คิดเป็นความแตกต่างระหว่างการดื่มผ่านหลอดเทียบกับท่อดับเพลิง:

• H100: 3.35 TB/s (น่าเคารพ)

• H200: 4.8 TB/s (ปรับปรุง 43%)

• B200: 8 TB/s (จักรวาลอื่น)

Memory bandwidth ของ H200 เพิ่มขึ้นเป็น 4.8 TB/s จาก 3.35 TB/s ของ H100 แบนด์วิดท์เพิ่มนั้นสำคัญเมื่อคุณผลักดัน dataset ขนาดใหญ่ผ่านชิป—โมเดลของคุณไม่นั่งรอให้ข้อมูลมาถึง สำหรับ workload ที่เน้นหน่วยความจำ ความแตกต่างนี้แสดงในเวลาฝึกอบรมของคุณ

การวิเคราะห์ต้นทุน: สิ่งที่คุณจ่าย

ราคาใน GPU เหล่านี้อยู่ทั่วแผนที่ในปีนี้ H100 เริ่มต้นปี 2025 ที่ประมาณ $8 ต่อชั่วโมงบนแพลตฟอร์มคลาวด์ แต่อุปทานที่เพิ่มขึ้นได้ผลักดันลงไปต่ำสุดที่ $1.90 ต่อชั่วโมง ตามการลดราคา AWS ล่าสุดสูงถึง 44% โดยช่วงทั่วไป $2-$3.50 ขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการ

หากคุณซื้อทั้งหมด จัดงบประมาณอย่างน้อย $25,000 ต่อ H100 GPU และนั่นเป็นเพียงจุดเริ่มต้น—เมื่อคุณคิดในเครือข่าย การทำความเย็น และโครงสร้างพื้นฐานที่เหลือ การติดตั้ง multi-GPU ที่เหมาะสมข้าม $400,000 ได้อย่างง่ายดาย นี่ไม่ใช่การซื้อตามอารมณ์

H200 Premium

คาดหวังต้นทุนที่สูงกว่า H100 ประมาณ 20-25% ทั้งสำหรับการซื้อและการเช่าคลาวด์ ข้อได้เปรียบด้านหน่วยความจำมักจะชัดเจนในพรีเมียมสำหรับ workload เฉพาะ

B200 Investment

พรีเมียมสูงในตอนแรก (25%+ เหนือ H200) ความพร้อมใช้งานจำกัดในช่วงต้นปี 2025 แต่ประสิทธิภาพและประสิทธิผลระยะยาวที่ยอดเยี่ยม ผู้นำมาใช้ก่อนจ่ายสำหรับประสิทธิภาพ bleeding-edge

การพิจารณาการปรับใช้สำหรับทีมโครงสร้างพื้นฐาน

ความต้องการพลังงานและการทำความเย็น

TDP บอกเพียงส่วนหนึ่งของเรื่องราว:

• H100/H200: 700W หมายความว่าโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่มักจะทำงาน

• B200: B200 บริโภค 1000W เพิ่มขึ้นจาก 700W ของ H100 เครื่อง B200 ยังสามารถใช้การทำความเย็นด้วยอากาศได้ แต่ NVIDIA คาดหวังให้ผู้ใช้นำการทำความเย็นด้วยของเหลวมาใช้มากกว่าที่เคย

Drop-in Compatibility

สำหรับทีมที่มีโครงสร้างพื้นฐาน H100 อยู่ H200 เสนอเส้นทางการอัพเกรดที่น่าสนใจ บอร์ด HGX B100 ออกแบบให้เข้ากันได้แบบ drop-in กับบอร์ด HGX H100 ทำงานที่ TDP ต่อ GPU เท่ากันที่ 700 วัตต์ B100 เสนอผลประโยชน์ Blackwell โดยไม่ต้องปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานใหม่

ไทม์ไลน์ความพร้อมใช้งาน

• H100: พร้อมใช้งานได้ง่าย อุปทานที่ดีขึ้น

• H200: GPU H200 ได้รับการเปิดตัวในกลางปี 2024 และตอนนี้มีให้บริการอย่างกว้างขวาง

• B200: B200 ปัจจุบันพร้อมใช้งานจากผู้ให้บริการคลาวด์ที่เลือกและในปริมาณจำกัดสำหรับลูกค้าองค์กร

เมทริกซ์การตัดสินใจในโลกแห่งความจริง

เลือก H100 เมื่อ:

• ข้อจำกัดงบประมาณต้องการค่าที่พิสูจน์แล้ว

• Workload เกี่ยวข้องกับโมเดลที่มีสูงถึง 70 พันล้าน parameters

• โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่สนับสนุน GPU 700W อย่างสมบูรณ์แบบ

• ความพร้อมใช้งานทันทีสำคัญ

เลือก H200 เมื่อ:

• คอขวดหน่วยความจำจำกัดประสิทธิภาพปัจจุบัน

• แอปพลิเคชัน long-context ครอง workload

• งบประมาณพลังงานไม่สามารถรองรับ B200

• การอัพเกรด drop-in เพิ่ม ROI สูงสุด

เลือก B200 เมื่อ:

• การป้องกันอนาคตชนะต้นทุนปัจจุบัน

• ขนาดโมเดลรุนแรง (200B+ parameters) อยู่ในแผนงาน

• การทำให้โครงสร้างพื้นฐานทันสมัยสอดคล้องกับการอัพเกรด GPU

• ประสิทธิภาพต่อวัตต์ไม่สามารถต่อรองได้

บรรทัดล่าง: การเลือกอย่างชาญฉลาด

H100 ยังคงเป็น workhorse ที่เชื่อถือได้สำหรับ workload AI หลัก H200 เชื่อมต่อวันนี้และพรุ่งนี้ด้วยการอัพเกรดหน่วยความจำที่น่าประทับใจในระดับพลังงานที่คุ้นเคย B200? มันเดิมพันกับอนาคตที่โมเดล AI เติบโตซับซ้อนมากขึ้นแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล

ทางเลือกของคุณขึ้นอยู่กับสามปัจจัยในที่สุด: ความต้องการทันที วิถีการเติบโต และความพร้อมโครงสร้างพื้นฐาน การจัดตำแหน่งการเลือก GPU กับความซับซ้อนของโมเดล ความยาวของบริบท และเป้าหมายการปรับขนาดจะช่วยให้คุณนำโครงการของคุณสู่ตลาดอย่างมีประสิทธิภาพและเปิดใช้งานการปรับขนาดตลอดเวลา

การแข่งขันโครงสร้างพื้นฐาน AI ไม่ชะลอตัว ไม่ว่าคุณจะเลือก H100 ที่พิสูจน์แล้ว H200 ที่สมดุล หรือ B200 ที่ผลักดันขอบเขต สิ่งหนึ่งแน่นอน: อนาคตของ AI ทำงานบนซิลิคอน NVIDIA และการเลือก GPU ที่เหมาะสมวันนี้กำหนดความได้เปรียบในการแข่งขันของคุณในวันพรุ่งนี้

พร้อมปรับใช้โครงสร้างพื้นฐาน AI รุ่นต่อไปของคุณหรือยัง? GPU ที่เหมาะสมเป็นเพียงจุดเริ่มต้น—การปรับใช้มืออาชีพทำให้แตกต่างระหว่างประสิทธิภาพเชิงทฤษฎีและจริง

เอกสารอ้างอิง

• NVIDIA. "H200 Tensor Core GPU." NVIDIA Data Center. Accessed June 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h200/.

• NVIDIA. "DGX B200: The Foundation for Your AI Factory." NVIDIA Data Center. Accessed June 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b200/.

• WhiteFiber. "Choosing GPU Infrastructure for LLM Training in 2025: NVIDIA H100 vs. H200 vs. B200." WhiteFiber Blog. Accessed June 2025. https://www.whitefiber.com/blog/choosing-gpu-infrastructure.

• Uvation. "NVIDIA H200 vs H100: Better Performance Without the Power Spike." Uvation Articles. Accessed June 2025. https://uvation.com/articles/nvidia-h200-vs-h100-better-performance-without-the-power-spike.

• Jarvislabs. "NVIDIA H100 Price Guide 2025: Detailed Costs, Comparisons & Expert Insights." Jarvislabs Docs. April 12, 2025. https://docs.jarvislabs.ai/blog/h100-price.

• TRG Datacenters. "NVIDIA H200 vs. Blackwell: Which Should You Buy for Your AI and ML Workloads?" TRG Datacenters Resource Center. November 13, 2024. https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-h200-vs-blackwell/.

• Ori. "An overview of the NVIDIA H200 GPU." Ori Blog. January 24, 2025. https://blog.ori.co/nvidia-h200-vs-h100.

• NVIDIA. "NVIDIA Blackwell Platform Arrives to Power a New Era of Computing." NVIDIA Newsroom. Accessed June 2025. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-platform-arrives-to-power-a-new-era-of-computing.

• CUDO Compute. "NVIDIA H100 versus H200: how do they compare?" CUDO Compute Blog. April 12, 2024. https://www.cudocompute.com/blog/nvidia-h100-vs-h200-how-will-they-compare.

• DataCrunch. "NVIDIA H200 vs H100: Key Differences for AI Workloads." DataCrunch Blog. February 6, 2025. https://datacrunch.io/blog/nvidia-h200-vs-h100.

• Tom's Hardware. "Nvidia's next-gen AI GPU is 4X faster than Hopper: Blackwell B200 GPU delivers up to 20 petaflops of compute and other massive improvements." Tom's Hardware. March 18, 2024. https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidias-next-gen-ai-gpu-revealed-blackwell-b200-gpu-delivers-up-to-20-petaflops-of-compute-and-massive-improvements-over-hopper-h100.

• Exxact Corporation. "Comparing Blackwell vs Hopper | B200 & B100 vs H200 & H100." Exxact Blog. Accessed June 2025. https://www.exxactcorp.com/blog/hpc/comparing-nvidia-tensor-core-gpus.

• TrendForce. "[News] Dell Leak Reveals NVIDIA's Potential B200 Launch Next Year." TrendForce News. March 4, 2024. https://www.trendforce.com/news/2024/03/04/news-dell-leak-reveals-nvidias-potential-b200-launch-next-year/.

• AnandTech. "NVIDIA Blackwell Architecture and B200/B100 Accelerators Announced: Going Bigger With Smaller Data." AnandTech. March 18, 2024. https://www.anandtech.com/show/21310/nvidia-blackwell-architecture-and-b200b100-accelerators-announced-going-bigger-with-smaller-data.

• DataCrunch. "NVIDIA Blackwell B100, B200 GPU Specs and Availability." DataCrunch Blog. February 6, 2025. https://datacrunch.io/blog/nvidia-blackwell-b100-b200-gpu.