英伟达B200与H200深入对比，两大算力巨头全面解析

核心架构与CUDA设计差异

英伟达B200基于精简版Ampere架构打造，配备2048个CUDA核心和64个Tensor Core，显存带宽为192GB/s。其设计重点在于提供稳定高效的入门级算力解决方案。H200则采用升级版Hopper架构，CUDA核心数量高达6144个，搭配168个第四代Tensor Core，显存带宽突破1TB/s大关，并支持突破性的HBM3技术。两者的架构代差直接决定了定位差异。

浮点性能与AI算力对比

在关键性能指标上，B200的单精度浮点性能（FP32）为12.7 TFLOPS，更注重基础科学计算需求。H200在FP32性能上实现跨越式提升，达到惊人的40.7 TFLOPS。更为重要的是其FP8张量算力可达1979 TOPS，在大型语言模型训练场景中，H200的吞吐量可达B200的3.8倍以上。对于需要处理千亿参数模型的AI开发团队，H200的Transformer引擎能显著减少训练周期。

显存配置与扩展能力

B200配备16GB GDDR6显存，适用于中等规模数据集处理。H200则配置80GB HBM3显存系统，采用业界领先的显存堆叠技术，其显存带宽高达3.35TB/s，特别适合需要海量数据缓冲的应用场景。在扩展能力方面，H200支持更先进的NVLink 4.0技术，多卡互联带宽提升至900GB/s，实现接近线性的多GPU扩展效率。

应用场景与行业部署建议

B200在桌面工作站、中小型渲染农场及入门级AI推理场景具备显著性价比优势，如影视后期调色、CAD实时渲染等。而H200则是为超大规模数据中心打造：在生命科学领域可实现分子动力学的毫秒级模拟；在金融科技领域能实时处理TB级市场数据；更作为大模型训练基础设施的核心组件。

能效管理与采购决策要点

从功耗管理看，B200的TDP控制在150W，部署门槛较低；H200则需服务器级散热方案，单卡功耗达700W。建议企业在选购时依据三点决策：研发类项目优先选择B200进行原型验证；量产级AI训练必须部署H200集群；混合部署时可将B200用于预处理节点、H200用于核心计算节点。