英伟达B200与H100区别，旗舰计算卡核心参数剖析
道通存储概述：英伟达B200和H100均是其面向AI与高性能计算领域的顶级GPU，但架构代际与应用定位存在显著差异。本文将从计算性能、显存配置、互联技术及能耗设计四个维度展开深度对比，为您厘清两款旗舰芯片的核心...
架构代际与计算性能
H100基于Hopper架构，采用台积电4N工艺（5nm级别），FP16精度下AI算力达1979 TFLOPS，TF32精度约989 TFLOPS。而B200搭载全新Blackwell架构，同样采用定制4NP工艺，FP4精度下AI算力突破20 PetaFLOPS（20000 TFLOPS），FP8精度下为10 PetaFLOPS，相较H100实现5-10倍性能跃升。这种飞跃主要源于第二代Transformer引擎与动态范围扩展技术，显著提升大语言模型训练效率。
显存子系统配置
H100标配80GB HBM3显存，内存带宽3.35TB/s。B200则革命性采用192GB HBM3e显存组合，带宽飙升至8TB/s以上。这一升级对千亿参数级模型至关重要：192GB超大容量可容纳更大批处理数据，8TB/s带宽有效降低数据搬运延迟。在Llama 3 700B训练中，B200能减少40%的显存换页操作。
互联技术与扩展能力
两款GPU均支持NVLink互联，但技术版本存在代差：H100搭载第四代NVLink，单卡带宽900GB/s，8卡系统总带宽6.4TB/s。B200率先应用第五代NVLink-C2C技术，单卡带宽提升至1.8TB/s，配合NVLink Switch芯片实现10TB/s全互连带宽，使万卡级集群通信效率提升30%。在NVSwitch系统支持下，DGX B200服务器可组8卡/16模组配置，显存资源池化达3.1TB。
功耗设计与散热方案
H100 SXM5版最大功耗700W，采用风冷或液冷散热。B200因算力密度暴增，单卡功耗高达2800W（含NVLink供电），必须依赖先进液冷系统。其封装结构创新性地采用双芯片整合设计：两个Blackwell芯片通过10TB/s硅中介层互联，共用供电和散热系统，这种"双芯合璧"模式在控制物理尺寸（比H100大50%）的前提下实现算力倍增。
简言之，B200是英伟达为万亿参数大模型打造的新一代计算引擎，以Blackwell架构的192GB HBM3e显存和突破性20 PetaFLOPS算力重构AI硬件天花板，而H100仍是当前主流大规模AI集群的主力选择。技术选型应结合场景需求：H100在推荐系统、科学计算领域仍有优势；B200则专为千亿级LLM训练及实时生成式AI优化，但需配套液冷数据中心基础设施。核心参数对比表
| 参数指标 | H100 SXM5 | B200 |
|---|---|---|
| 架构代号 | Hopper | Blackwell |
| AI算力(FP8) | 1979 TFLOPS | 10,000 TFLOPS |
| 显存容量 | 80GB HBM3 | 192GB HBM3e |
| 内存带宽 | 3.35TB/s | 8TB/s+ |
| NVLink带宽 | 900GB/s (Gen4) | 1.8TB/s (Gen5) |
| 典型功耗 | 700W | 2800W |
| 适用场景 | 主流AI训练/推理 | 万亿参数LLM训练 |