NVIDIA最新的GPU产品线为任何构建AI基础设施的人都带来了有趣的挑战。H100已证明自己是可靠的主力产品；H200承诺显著的内存改进，而全新的B200声称的性能提升听起来几乎好得令人难以置信。但是，考虑到令人瞠目的价格标签和变化巨大的供应情况，做出正确的选择需要了解这些芯片在营销幻灯片之外的真正差异。我们花时间分析了每个选项的真实影响，从功耗要求到实际性能提升，以帮助您确定哪款GPU对您的特定工作负载和时间表最合适。
GPU三重奏：了解您的选择
AI革命运行在硅芯片上，NVIDIA的最新产品代表了计算能力的量子飞跃。H200 GPU比H100拥有76%更多的内存(VRAM)和43%更高的内存带宽。B200显著加速训练(比H100快达3倍)和推理(比H100快达15倍)，使其成为最大模型和极端上下文的理想选择。
H100：经过验证的主力产品
H100在发布时就确立了自己作为AI工作负载黄金标准的地位。NVIDIA H100此前是功能最强大且可编程性最强的NVIDIA GPU。它具有多项架构改进，包括提高的GPU核心频率和增强的计算能力。
关键规格：
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内存：80GB HBM3（特定配置中为96GB）
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内存带宽：3.35 TB/s
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TDP：700W
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架构：Hopper
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最适合：高达700亿参数的标准LLM、经过验证的生产工作负载
H200：内存怪兽
将H200视为H100的超级兄弟，它决定80GB内存还不够。基于NVIDIA Hopper™架构，NVIDIA H200是首款提供141千兆字节(GB) HBM3e内存、速度达每秒4.8太字节(TB/s)的GPU。
关键规格：
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内存：141GB HBM3e
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内存带宽：4.8 TB/s
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TDP：700W（与H100相同！）
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架构：Hopper
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最适合：更大的模型（1000亿+参数）、长上下文应用
巧妙之处在于？H100和H200都从同一根700W的吸管中汲取能量。NVIDIA H200不仅更快；它榨取更多能量——提供更快的吞吐量而无需额外负担。
B200：释放的未来
进入B200——NVIDIA的Blackwell架构旗舰产品，让之前几代产品看起来像在保留实力。B200拥有2080亿个晶体管（相比H100/H200的800亿），并引入了改变游戏规则的能力。
关键规格：
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内存：192GB HBM3e
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内存带宽：8 TB/s
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TDP：1000W
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架构：Blackwell（双芯片设计）
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最适合：下一代模型、超长上下文、未来防护
性能深入分析：橡胶遇到路面之处
训练性能
数字讲述了一个引人注目的故事。比较单个GPU时，基于每秒令牌数，Blackwell B200 GPU显示出大约2.5倍于单个H200 GPU的性能提升。然而，这里变得更加令人印象深刻：DGX B200提供比DGX H100系统快3倍的训练性能和15倍的推理性能。
推理能力
对于专注于部署的组织，推理性能往往比训练速度更重要。在处理Llama2等LLM时，H200将推理速度比H100 GPU提升多达2倍。B200？它完全在不同的联盟中，比H100系统有15倍的改进。
内存带宽：无名英雄
内存带宽决定了您的GPU向其计算核心提供数据的速度。可以想象成用吸管喝水和用消防水带喝水的区别：
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H100：3.35 TB/s（可观）
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H200：4.8 TB/s（43%改进）
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B200：8 TB/s（另一个宇宙）
H200的内存带宽从H100的3.35 TB/s提升到4.8 TB/s。当您推送大量数据集通过芯片时，额外的带宽很重要——您的模型不会空等数据到达。对于内存密集型工作负载，这种差异体现在您的训练时间中。
成本分析：您需要支付的费用
今年这些GPU的定价一直变化很大。H100在2025年初云平台上大约每小时8美元开始，但供应增加已将其推低至每小时1.90美元，这跟随了AWS高达44%的最新降价，典型范围为2-3.50美元，取决于提供商。
如果您要直接购买，每个H100 GPU至少预算25,000美元。这只是开始——一旦考虑网络、冷却和其他基础设施，一个合适的多GPU设置轻松超过400,000美元。这些不是冲动购买。
H200溢价
预计比H100高约20-25%的成本，包括购买和云租赁。对于特定工作负载，内存优势通常证明溢价是合理的。
B200投资
最初高溢价（比H200高25%+），2025年初供应有限，但卓越的长期性能和效率。早期采用者为前沿性能买单。
基础设施团队的部署考虑
功耗和冷却要求
TDP只讲述了部分故事：
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H100/H200：700W意味着现有基础设施通常可以工作
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B200：B200消耗1000W，高于H100的700W。B200机器仍可使用风冷，但NVIDIA预计用户比以往更多地采用液冷。
直接替换兼容性
对于拥有现有H100基础设施的团队，H200提供了引人注目的升级路径。HGX B100板设计为与HGX H100板直接替换兼容，以每GPU 700瓦的相同TDP运行。B100提供Blackwell优势，无需基础设施大修。
可用性时间表
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H100：随时可用，供应改善
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H200：H200 GPU于2024年中期发布，现在广泛可用。
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B200：B200目前可从特定云提供商获得，企业客户数量有限。
真实世界决策矩阵
选择H100当：
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预算限制需要经过验证的价值。
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工作负载涉及高达700亿参数的模型。
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现有基础设施完全支持700W GPU
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立即可用性很重要
选择H200当：
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内存瓶颈限制当前性能。
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长上下文应用主导工作负载。
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功率预算无法容纳B200。
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直接替换升级最大化ROI
选择B200当：
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未来防护胜过当前成本。
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极端模型大小（2000亿+参数）在路线图上。
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基础设施现代化与GPU升级一致。
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每瓦性能不可协商。
底线：做出明智选择
H100仍然是主流AI工作负载的可靠主力产品。H200以令人印象深刻的内存升级在熟悉的功耗水平上连接今天和明天。B200？它在押注AI模型指数级复杂增长的未来。
您的选择最终取决于三个因素：即时需求、增长轨迹和基础设施就绪性。将GPU选择与模型复杂性、上下文长度和扩展目标对齐将帮助您高效地将项目推向市场，并实现随时间扩展。
AI基础设施竞赛没有放缓。无论您选择经过验证的H100、平衡的H200还是突破边界的B200，有一件事是确定的：AI的未来运行在NVIDIA硅芯片上，今天选择合适的GPU决定了您明天的竞争优势。
准备部署您的下一代AI基础设施？合适的GPU只是开始——专业部署在理论和实际性能之间产生差异。
参考文献
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