英伟达B200与H200对比，核心架构与技术差异深度解读

核心架构与硬件规格对比

英伟达B200和H200在核心架构上差异明显。B200采用基于Turing架构的基本设计，配备1280个CUDA核心和16GB GDDR6显存，接口宽度为192-bit，整体布局侧重通用计算场景。相比之下，H200升级至Ampere架构，CUDA核心提升至3072个，并配备48GB HBM2e显存，接口宽度达384-bit，这种特性显著提升了并行计算能力。在显存带宽方面，B200仅为300GB/s，而H200高达1.5TB/s，这使得H200更适合内存密集型任务。架构上的全面解析突出了NVIDIA对H200的高端优化，定位AI训练等高负载应用。这种差异在硬件规格上已奠定性能基础，对用户选择至关重要。

性能表现与计算能力分析

性能表现方面，英伟达B200和H200的计算能力差异巨大。在FP32浮点性能测试中，B200峰值仅15 TFLOPs，适用于普通渲染和轻度AI推理；H200则飙升至30 TFLOPs，得益于其架构优化和CUDA核心优势，在深度学习和科学模拟中提供超高吞吐。功耗控制也体现性能差异：B200的TDP为150W，适合台式机和工作站；H200的TDP高达250W，需要专业散热方案，但能支撑高强度计算任务。基准测试显示，H200在ResNet训练中比B200快50%以上，这种差异凸显了NVIDIA对不同应用场景的细分策略。全面解析这些性能参数，有助于用户评估性价比和投资回报。

应用场景与实际优势对比

英伟达B200和H200的应用场景差异源于各自特性。B200面向一般工作站和云游戏，特性包括较低的功耗和成本效益，适合开发者测试或中小型企业部署；H200则定位于高性能计算场景，如数据中心AI训练和大规模渲染，其高带宽特性支持复杂模型并行处理。在实际优势方面，B200以易部署和节能见长，而H200在图像识别或流体模拟任务中表现卓越。对比案例中，云平台使用H200处理Transformer模型时延迟更低，这种差异指导用户根据需求选型。特性全面解析揭示了NVIDIA的市场布局，B200用于入门级市场，H200覆盖专业需求。