英伟达B200和H200对比，架构与性能差异解析

一、核心架构与封装技术区别

B200采用革命性的 Blackwell 架构，通过台积电4N工艺实现单芯片封装双Die设计。其2080亿晶体管集成两个独立GPU核心，采用NVLink-C2C芯片间互联技术，实现 10T B/s超高速互连带宽。而H200延续Hopper架构单Die方案，基于GH100核心，凭借单颗800亿晶体管实现传统GPU的极致性能扩展。

二、显存配置与带宽表现差异

H200的最大技术突破在于搭载141GB HBM3e显存，提供4. 8TB /s业界最高显存带宽，特别适合千亿参数大模型训练。相比之下，B200单卡配备192GB HBM3e显存，但通过双芯协同实现带宽叠加，其聚合带宽可达8TB/s。两者均支持NVLink 5.0技术，但B200在服务器级互联时具备更优的跨卡通信效率。

三、计算能力与精度支持对比

在FP8精度的AI算力方面，B200单卡峰值算力达20 PetaFLOPS，较H200的5.3 PetaFLOPS有近四倍提升。其TFLOPS计算引擎支持动态切换FP4/FP6精度，显著优化Transformer模型推理效率。而H200在FP64双精度计算上保持领先，4.3 TeraFLOPS的专业计算能力使其在科学仿真领域更具优势。

四、能效与散热设计对比

尽管B200芯片功耗高达1000W，但通过液冷散热系统与芯片级能效优化，其每瓦算力达20 TeraFLOPS/W，较H200提升5倍能效比。而H200的700W风冷设计方案更适应传统数据中心改造，在单机训练场景中仍然保持稳定输出。

五、适用场景与解决方案

英伟达H200作为数据中心的“显存带宽王者”，专为GPT-5等万亿参数模型的分布式训练优化。其141GB显存可承载更大batch size，减少数据交换频率。而B200设计的核心场景是AI工厂级推理集群，在GB200 NVL72服务器中，72颗B200芯片通过NVLink实现ExaFLOPS级推理输出，特别适合实时AI服务部署。