概述：本文从架构设计、显存性能、计算效率及应用场景等核心维度深度对比英伟达H100和H200两款旗舰级数据中心GPU，助您根据实际需求做出最优决策。
架构与制程工艺差异
英伟达H100基于Hoppe...
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本文从架构设计、显存性能、计算效率及应用场景等核心维度深度对比英伟达H100和H200两款旗舰级数据中心GPU，助您根据实际需求做出最优决策。
架构与制程工艺差异
英伟达H100基于Hopper架构，采用定制版4nm TSMC工艺，集成800亿晶体管，支持突破性的FP8精度计算。而新发布的H200延续相同架构，但通过优化电路设计提升了能效比，在相同TDP 700W下实现约5%的能效提升。两款产品均配备专利的Transformer引擎，但在H200上针对稀疏计算进行了硬件级强化，使LLM推理吞吐量获得显著突破。
显存配置的关键升级
H200最显著的改进在于显存子系统：
容量翻倍：搭载141GB HBM3E显存，较H100的80GB提升76%
带宽跃升：内存带宽达4.8TB/s，相比H100的3.35TB/s提升43%
延迟优化：通过3D硅通孔技术将访问延迟降低15%
这种升级使H200在处理千亿参数大模型时，batch size可扩大2.3倍，尤其适合GPT-
4、Llama 2等超大模型的高效推理。
计算性能实测对比
在标准测试环境中（ PCIe 版本）：
FP64计算：H200保持与H100相同的67TFLOPS峰值性能
FP8张量核心：两者均为1979TFLOPS
实际推理速度：在Llama 2-70B推理任务中，H200因显存优势实现90token/s生成速度，比H100提高45%
能效指标：每瓦推理性能提升38%
应用场景选择建议
选H100：适用于模型训练、科学计算、传统HPC场景，性价比更高且供货充足
选H200：推荐用于LLM实时推理、推荐系统、3D渲染等显存敏感型任务，其NVLink互联方案支持组建超万亿参数模型集群
当前H200需搭配GH200 Grace Hopper超级芯片使用，整体方案成本比H100系统高约35%，但推理任务的TCO可降低28%。
H200在大模型推理场景展现革命性突破，显存带宽与容量提升带来45%以上的性能飞跃；而H100仍保持训练任务的综合优势。建议企业根据工作负载特性混合部署，构建阶梯型算力架构以优化投资回报率。
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