H100 vs. H200 vs. B200: Die Auswahl der richtigen NVIDIA-GPUs für Ihre KI-Arbeitslast

NVIDIAs neueste GPU-Reihe stellt für jeden, der eine KI-Infrastruktur aufbaut, eine interessante Herausforderung dar. Der H100 hat sich als zuverlässiges Arbeitstier erwiesen, der H200 verspricht erhebliche Verbesserungen beim Arbeitsspeicher, und der neue B200 verspricht Leistungssteigerungen, die fast zu schön klingen, um wahr zu sein. Aber bei Preisen, die einem das Wasser im Munde zusammenlaufen lassen, und einer Verfügbarkeit, die stark variiert, muss man wissen, was diese Chips über die Marketingfolien hinaus auszeichnet, um die richtige Wahl zu treffen. Wir haben uns die Zeit genommen, die Auswirkungen der einzelnen Optionen in der Praxis zu analysieren, von den Energieanforderungen bis hin zu den tatsächlichen Leistungssteigerungen, damit Sie herausfinden können, welche GPU für Ihre spezifische Arbeitslast und Ihren Zeitplan sinnvoll ist.

Die GPU-Dreifaltigkeit: Verstehen Sie Ihre Optionen

Die KI-Revolution findet auf Silizium statt, und NVIDIAs neueste Angebote stellen Quantensprünge bei den rechnerischen Möglichkeiten dar. Die H200 GPU verfügt über 76 % mehr Speicher (VRAM) als die H100 und eine 43 % höhere Speicherbandbreite. Die B200 beschleunigt das Training (bis zu dreimal schneller als die H100) und die Inferenz (bis zu 15-mal schneller als die H100) erheblich und ist damit ideal für die größten Modelle und extremen Kontexte.

H100: Das bewährte Arbeitspferd

Die H100 hat sich bei ihrer Einführung als Goldstandard für KI-Workloads etabliert. Die NVIDIA H100 war bisher die leistungsstärkste und programmierbarste NVIDIA-GPU. Sie weist mehrere architektonische Verbesserungen auf, darunter eine erhöhte GPU-Kernfrequenz und eine verbesserte Rechenleistung.

Wichtige Spezifikationen:

• Speicher: 80 GB HBM3 (96 GB in ausgewählten Konfigurationen)

• Speicherbandbreite: 3,35 TB/s

• TDP: 700W

• Architektur: Trichter

• Am besten geeignet für: Standard-LLMs mit bis zu 70B-Parametern, bewährte Produktions-Workloads

H200: Das Speichermonster

Betrachten Sie die H200 als den überdurchschnittlich großen Bruder der H100, dem 80 GB Speicher nicht genug waren. Der NVIDIA H200 basiert auf der NVIDIA Hopper™-Architektur und ist der erste Grafikprozessor, der 141 Gigabyte (GB) HBM3e-Speicher mit 4,8 Terabyte pro Sekunde (TB/s) bietet.

Wichtige Spezifikationen:

• Speicher: 141GB HBM3e

• Speicherbandbreite: 4,8 TB/s

• TDP: 700W (gleich wie H100!)

• Architektur: Trichter

• Am besten geeignet für: Größere Modelle (100B+ Parameter), Anwendungen mit langen Kontexten

Der geniale Schachzug? Sowohl der H100 als auch der H200 schlürfen aus demselben 700-Watt-Tank. Der NVIDIA H200 ist nicht nur schneller, sondern auch leistungsfähiger - er liefert einen höheren Durchsatz ohne zusätzliche Belastung.

B200: Die entfesselte Zukunft

Hier kommt der B200 ins Spiel - NVIDIAs Blackwell-Architektur-Flaggschiff, das die vorherigen Generationen wie eine Sandbagging-Lösung aussehen lässt. Der B200 verfügt über 208 Milliarden Transistoren (gegenüber 80 Milliarden beim H100/H200) und bietet bahnbrechende Funktionen.

Wichtige Spezifikationen:

• Speicher: 192GB HBM3e

• Speicherbandbreite: 8 TB/s

• TDP: 1000W

• Architektur: Blackwell (Zwei-Chip-Design)

• Am besten geeignet für: Modelle der nächsten Generation, extrem lange Kontexte, Zukunftssicherheit

Vertiefung der Leistung: Wo der Gummi auf die Straße trifft

Ausbildungsleistung

Die Zahlen sprechen eine eindeutige Sprache. Beim Vergleich einzelner GPUs zeigt die Blackwell B200 GPU eine Leistungssteigerung von etwa dem 2,5-fachen einer einzelnen H200 GPU, basierend auf Token pro Sekunde. Aber hier wird es noch beeindruckender: Der DGX B200 bietet die 3-fache Trainingsleistung und die 15-fache Inferenzleistung des DGX H100-Systems.

Inferenz-Fähigkeiten

Für Unternehmen, die sich auf die Bereitstellung konzentrieren, hat die Inferenzleistung oft Vorrang vor der Trainingsgeschwindigkeit. Die H200 steigert die Inferenzgeschwindigkeit bei der Verarbeitung von LLMs wie Llama2 im Vergleich zu H100-GPUs um das bis zu Zweifache. Die B200? Mit der 15-fachen Verbesserung gegenüber H100-Systemen spielt sie in einer ganz anderen Liga.

Speicherbandbreite: Der unbesungene Held

Die Speicherbandbreite bestimmt, wie schnell Ihr Grafikprozessor Daten an seine Rechenkerne weiterleiten kann. Stellen Sie sich den Unterschied zwischen dem Trinken durch einen Strohhalm und durch einen Feuerwehrschlauch vor:

• H100: 3,35 TB/s (respektabel)

• H200: 4,8 TB/s (43 % Verbesserung)

• B200: 8 TB/s (ein anderes Universum)

Die Speicherbandbreite des H200 erhöht sich von 3,35 TB/s des H100 auf 4,8 TB/s. Diese zusätzliche Bandbreite ist von Bedeutung, wenn Sie große Datensätze durch den Chip schieben - Ihr Modell wartet nicht mehr auf Daten. Bei speicherintensiven Workloads macht sich dieser Unterschied in den Trainingszeiten bemerkbar.

Kostenanalyse: Was Sie bezahlen

Die Preise für diese GPUs waren in diesem Jahr sehr unterschiedlich. Die H100 begann 2025 bei Cloud-Plattformen mit etwa 8 US-Dollar pro Stunde, aber das gestiegene Angebot hat den Preis auf bis zu 1,90 US-Dollar pro Stunde gedrückt, nachdem AWS die Preise kürzlich um bis zu 44 % gesenkt hat, wobei die typische Preisspanne je nach Anbieter bei 2 bis 3,50 US-Dollar liegt.

Wenn Sie direkt kaufen, sollten Sie mindestens 25.000 US-Dollar pro H100-GPU einplanen. Und das ist nur der Anfang - wenn Sie Netzwerk, Kühlung und den Rest der Infrastruktur mit einbeziehen, übersteigt ein richtiges Multi-GPU-Setup leicht die 400.000-Dollar-Marke. Das sind keine Spontankäufe.

H200 Premium

Rechnen Sie mit etwa 20-25 % höheren Kosten als beim H100, sowohl beim Kauf als auch bei der Cloud-Miete. Der Speichervorteil rechtfertigt oft den Aufpreis für bestimmte Arbeitslasten.

B200 Investition

Anfänglich hoher Aufpreis (mehr als 25 % gegenüber dem H200), begrenzte Verfügbarkeit zu Beginn des Jahres 2025, aber langfristig außergewöhnliche Leistung und Effizienz. Early Adopters zahlen für Spitzenleistung.

Überlegungen zur Bereitstellung für Infrastrukturteams

Anforderungen an Leistung und Kühlung

Die TDP erzählt nur einen Teil der Geschichte:

• H100/H200: 700 W bedeutet, dass die bestehende Infrastruktur oft funktioniert

• B200: Die B200 verbraucht 1000W, gegenüber 700W bei der H100. Die B200-Maschinen können immer noch mit Luftkühlung betrieben werden, aber NVIDIA erwartet, dass die Benutzer mehr denn je auf Flüssigkeitskühlung umsteigen werden.

Drop-in-Kompatibilität

Für Teams mit einer bestehenden H100-Infrastruktur bietet die H200 einen überzeugenden Upgrade-Pfad. Die HGX B100-Karten sind mit den HGX H100-Karten kompatibel und arbeiten mit der gleichen TDP von 700 Watt pro GPU. Die B100 bietet Blackwell-Vorteile, ohne dass eine Überholung der Infrastruktur erforderlich ist.

Zeitplan für die Verfügbarkeit

• H100: Leicht verfügbar, Verbesserung des Angebots

• H200: H200-Grafikprozessoren wurden Mitte 2024 auf den Markt gebracht und sind jetzt weithin verfügbar.

• B200: B200 ist derzeit bei ausgewählten Cloud-Anbietern und in begrenzten Mengen für Unternehmenskunden erhältlich.

Entscheidungsmatrix für die reale Welt

Wählen Sie H100 wenn:

• Budgetzwänge erfordern einen bewährten Wert.

• Die Arbeitsbelastung umfasst Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern.

• Vorhandene Infrastruktur unterstützt perfekt 700-W-GPUs

• Unmittelbare Verfügbarkeit ist wichtig

Wählen Sie H200 wenn:

• Speicherengpässe schränken die aktuelle Leistung ein.

• Anwendungen mit langen Kontexten dominieren die Arbeitslasten.

• Das Energiebudget reicht für B200 nicht aus.

• Drop-in-Upgrades maximieren den ROI

Wählen Sie B200 wenn:

• Zukunftssicherheit hat Vorrang vor laufenden Kosten.

• Extreme Modellgrößen (200B+ Parameter) sind in Planung.

• Die Modernisierung der Infrastruktur ist auf die Aufrüstung der GPUs abgestimmt.

• Leistung pro Watt ist nicht verhandelbar.

Der Introl-Vorteil

Der Einsatz dieser Ungetüme ist kein Heimwerkerprojekt. Unabhängig davon, ob Sie von einer Handvoll auf Tausende von Grafikprozessoren skalieren, entscheidet die richtige Bereitstellung der Infrastruktur darüber, ob Sie mit maximaler Effizienz arbeiten oder die Leistung auf dem Tisch liegen lassen. Professionelle Bereitstellungsteams kennen die Feinheiten - von der optimalen Rack-Konfiguration bis hin zu komplizierten Glasfaserverbindungen, die diese Cluster am Laufen halten.

Unterm Strich: Die kluge Wahl treffen

Der H100 bleibt ein zuverlässiges Arbeitspferd für Mainstream-KI-Workloads. Der H200 schlägt die Brücke zwischen heute und morgen mit beeindruckenden Speichererweiterungen bei gewohnter Leistungsstärke. Der B200? Er setzt auf eine Zukunft, in der die KI-Modelle exponentiell komplexer werden.

Ihre Wahl hängt letztendlich von drei Faktoren ab: unmittelbare Bedürfnisse, Wachstumsprognose und Bereitschaft der Infrastruktur. Die Abstimmung der GPU-Auswahl mit der Modellkomplexität, der Kontextlänge und den Skalierungszielen hilft Ihnen, Ihr Projekt effizient auf den Markt zu bringen und die Skalierung im Laufe der Zeit zu ermöglichen.

Der Wettlauf um die KI-Infrastruktur ist ungebremst. Egal, ob Sie sich für die bewährte H100, die ausgewogene H200 oder die bahnbrechende B200 entscheiden, eines ist sicher: Die Zukunft der KI läuft auf NVIDIA-Silizium, und die Wahl des richtigen Grafikprozessors heute entscheidet über Ihren Wettbewerbsvorteil morgen.

Sind Sie bereit für die Bereitstellung Ihrer KI-Infrastruktur der nächsten Generation? Die richtige GPU ist nur der Anfang - eine professionelle Bereitstellung macht den Unterschied zwischen theoretischer und tatsächlicher Leistung aus.

Referenzen

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