H100 和 H200 哪个好？Hopper 架构 GPU 参数对比与选择指南

在人工智能浪潮席卷全球的今天，智算服务器已成为驱动大模型训练、科学计算和图形渲染的核心引擎。从ChatGPT到Sora，从自动驾驶到药物研发，每一个AI突破的背后都离不开强大的算力支撑。英伟达作为这一领域的领导者，构建了从芯片到系统的完整产品矩阵，但面对H100、H200、B200、B300、GB200、GB300、HGX、DGX等众多术语，很多人感到困惑。

本文将用一篇文章，系统梳理这些关键概念的区别与联系，通过清晰的表格对比，让你彻底搞懂智算服务器的核心知识。

一、GPU架构演进：从Hopper到Blackwell再到Rubin

1.1 Hopper架构：大模型训练的“黄金标准”

Hopper架构于2022年发布，是专为AI计算设计的架构。其核心创新包括：

第四代Tensor Core

：支持FP8精度，大幅提升AI训练效率

Transformer Engine

：专门优化Transformer架构，加速大模型训练

HBM3/HBM3e显存

：提供高带宽内存，缓解大模型缓存压力

H100是Hopper架构的首款产品，而H200是其升级版，主要提升显存容量和带宽，更适合大模型推理任务。

1.2 Blackwell架构：超大规模AI的“性能怪兽”

Blackwell架构于2024年发布，是英伟达的下一代AI计算架构，核心特点包括：

双芯片设计

：首次采用两个光罩尺寸芯片封装为一个GPU

第五代Tensor Core

：原生支持FP4精度，算力大幅提升

NVLink 5.0

：GPU间互联带宽达1.8TB/s

HBM3e显存

：最高支持288GB容量

B200是Blackwell架构的基础型号，B300则是Blackwell Ultra架构的巅峰之作，性能进一步提升。

1.3 Vera Rubin平台：下一代AI工厂的“蓝图”

Vera Rubin平台预计2026年下半年推出，是英伟达的下一代计算平台：

Rubin GPU

：采用两个视网膜尺寸芯片，FP4算力达50PFLOPS

Vera CPU

：88个定制Arm核心，176线程

HBM4/HBM4e显存

：带宽最高达32TB/s

NVLink 6.0

：总吞吐量达260TB/s

二、GPU芯片详细对比：参数一目了然

2.1 Hopper架构GPU对比

参数	H100 SXM	H200 SXM	关键差异
推出时间	2022年3月	2023年底	H200是H100的显存升级版
架构	Hopper	Hopper(升级版)	架构相同，显存系统升级
FP16稠密算力	1,979 TFLOPS	1,979 TFLOPS	算力基本一致
FP8稠密算力	1,979 TFLOPS	1,979 TFLOPS	算力基本一致
显存容量	80GB HBM3	141GB HBM3e	容量提升76%
显存带宽	3.35TB/s	4.8TB/s	带宽提升43%
NVLink带宽	900GB/s	900GB/s	均为第四代NVLink
典型功耗	700W	700W	功耗控制相同
核心定位	大模型训练主力	大显存密集任务优化	H200更适合大模型推理

技术解读：H200并非算力升级，而是通过显存容量和带宽的大幅提升，解决了H100在处理大模型时的缓存压力问题。实测显示，H200处理Llama2-70B模型的推理速度比H100提升1.9倍。

2.2 Blackwell架构GPU对比

参数	B200 SXM	B300 SXM	关键差异
推出时间	2024年3月	2025年3月	B300是Blackwell Ultra架构
架构	Blackwell	Blackwell Ultra	架构升级，性能提升
FP4稠密算力	9 PFLOPS	14 PFLOPS	算力提升56%
FP8稠密算力	4.5 PFLOPS	4.5 PFLOPS	算力相同
FP16稠密算力	2.25 PFLOPS	2.25 PFLOPS	算力相同
显存容量	180GB HBM3e	270GB HBM3e	容量提升50%
显存带宽	7.7TB/s	7.7TB/s	带宽相同
NVLink带宽	1.8TB/s	1.8TB/s	均为第五代NVLink
典型功耗	1,000W	1,100W	B300功耗略高
晶体管数量	1,040亿/芯片	2,080亿/芯片	数量翻倍
核心定位	超大规模AI训练	极致AI推理性能	B300更适合实时推理

技术解读：B300采用12层堆叠HBM3e内存，单卡容量达288GB，72颗组成的系统总内存达20TB，彻底解决大模型KV Cache的缓存瓶颈。在自动驾驶决策这类需要毫秒级响应的实时任务中，B300优势明显。

2.3 超级芯片对比：GB200 vs GB300

参数	GB200超级芯片	GB300超级芯片	关键差异
组成结构	1 Grace CPU + 2 B200 GPU	1 Grace CPU + 2 B300 GPU	GPU型号不同
FP4算力	20 PFLOPS	30 PFLOPS	算力提升50%
FP8算力	9 PFLOPS	13.5 PFLOPS	算力提升50%
总显存容量	384GB	576GB	容量提升50%
显存带宽	16TB/s	24TB/s	带宽提升50%
CPU核心	72 Arm Neoverse V2	72 Arm Neoverse V2	CPU相同
互联技术	NVLink-C2C 900GB/s	NVLink-C2C 900GB/s	互联相同
典型功耗	2,700W	3,200W+	GB300功耗更高
核心定位	大规模AI训练集群	超大规模AI推理集群	GB300性能更强

技术解读：GB200/GB300是异构计算架构的典范，通过Grace CPU与Blackwell GPU的紧密耦合，实现高效的数据处理和计算协同。GB300的推理性能比GB200提升1.5倍，能效比提升超30倍。

2.4 系统级对比：NVL72集群配置

参数	GB200 NVL72	GB300 NVL72	Vera Rubin NVL144
GPU数量	72个B200 GPU	72个B300 GPU	144个Rubin GPU
CPU数量	36个Grace CPU	36个Grace CPU	72个Vera CPU
FP4算力	1,440 PFLOPS	2,160 PFLOPS	3.6 EFLOPS
FP8算力	720 PFLOPS	1,080 PFLOPS	1.2 EFLOPS
总显存容量	13.5TB	20TB	75TB快速内存
显存带宽	576TB/s	864TB/s	13TB/s HBM4
NVLink带宽	130TB/s	130TB/s	260TB/s
CPU核心总数	2,592 Arm核心	2,592 Arm核心	6,336 Arm核心
典型功耗	240kW/机柜	280kW/机柜	待公布
推出时间	2024年	2025年	2026年下半年

技术解读：NVL72代表72个GPU通过NVLink全互联，形成一个超大规模计算域。GB300 NVL72的AI性能是H100系统的65倍，而Vera Rubin NVL144又将性能提升了3.3倍。

三、服务器平台对比：HGX、DGX、MGX的本质区别

3.1 核心概念解析

平台

英文全称

中文解释

本质定位

HGX

Hyper-scale GPU Accelerator

高性能GPU加速计算平台

GPU模组，提供给OEM厂商

DGX

Deep Learning GPU Training System

深度学习GPU训练系统

整机服务器，NVIDIA原厂产品

MGX

Modular GPU Accelerated Platform

模块化GPU加速平台

参考架构，标准化设计规范

技术解读：

HGX

：本质是标准化GPU模组，包含8颗GPU通过NVLink互联。OEM厂商（如戴尔、浪潮、AWS）购买HGX模组后，搭配自选的CPU、内存、存储、网络等组件，组装成完整的AI服务器。

DGX

：是全栈式AI解决方案，硬件上包含HGX模组+其他所有组件，软件上预装NVIDIA AI Enterprise套件。用户无需任何调试，开机即可投入AI训练。

3.3 MGX：模块化设计的未来

MGX平台是英伟达推出的新型模块化服务器架构，核心特点包括：

标准化模块设计

：像搭积木一样部署AI服务器

超高密度部署

：单个标准机箱可容纳72颗GPU

跨架构兼容

：同时支持x86和Arm处理器

能效优化

：功耗比传统服务器降低30%以上

MGX定位介于HGX和DGX之间，既给了合作伙伴设计自由，又确保了技术标准的统一。

四、应用场景与选择指南

4.1 GPU芯片选择策略

应用场景

推荐GPU

关键原因

预算范围

小模型微调/推理

A10/L4/RTX 6000 Ada

成本更低，性能足够

低预算

7B-30B全参训练

H100

生态成熟，调试工具完善

中等预算

30B-70B推理/LoRA微调

H200

141GB显存可单卡运行70B模型

中等预算

超大规模AI训练

B200

FP4算力达9PFLOPS，支持万亿参数模型

高预算

实时AI推理

B300

推理性能比B200提升1.5倍

高预算

大规模AI集群

GB200/GB300

异构架构，能效比高

超高预算

4.3 决策流程图

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开始

├─ 预算是多少？

│ ├─ 低预算 → 选择消费级GPU或上一代产品

│ ├─ 中等预算 → 评估H100/H200

│ └─ 高预算 → 进入下一步

├─ 主要应用场景？

│ ├─ AI训练为主 → 优先考虑算力指标

│ ├─ AI推理为主 → 优先考虑显存和带宽

│ └─ 混合负载 → 需要平衡配置

├─ 部署规模？

│ ├─ 单机或小集群 → DGX或HGX整机

│ ├─ 中等集群 → HGX模组定制

│ └─ 超大规模 → MGX架构

└─ 技术能力？

├─ 有专业团队 → 可考虑HGX自主搭建

└─ 缺乏经验 → 推荐DGX全栈方案

五、未来展望：Vera Rubin平台与散热革命

5.1 Vera Rubin平台技术突破

根据英伟达2025年GTC大会公布的信息，Vera Rubin平台将带来多项重大创新：

硬件规格飞跃：

Rubin GPU

：FP4算力达50PFLOPS，配备288GB HBM4显存

Vera CPU

：88个定制Arm核心，176线程

NVLink 6.0

：总吞吐量260TB/s，是Blackwell的2倍

ConnectX-9 SuperNIC

：速率达28.8TB/s

性能提升显著：

推理性能

：Vera Rubin NVL144平台FP4推理算力达3.6EFLOPS，是GB300 NVL72的3.3倍

训练性能

：FP8训练算力1.2EFLOPS，大幅缩短大模型训练时间

能效比

：令牌生成成本最高可降低10倍

5.2 散热技术革命：钻石铜复合散热

随着GPU功耗不断攀升（Vera Rubin GPU单芯片功耗预计突破2300W），传统散热技术已接近物理极限。英伟达正在推动钻石铜复合散热技术的革命：

技术优势：

热导率大幅提升

：金刚石热导率高达2000-2200W/(m·K)，铜为380-400W/(m·K)，复合材料达950W/(m·K)

温度显著降低

：实验显示可使芯片温升降低20℃-30℃

能耗大幅减少

：整体能耗降低40%

耐用性提升

：使用寿命比传统铜散热片提升275%-300%

产业影响：

供应链重构

：中国作为全球培育钻石核心产区（占全球75%毛坯产量），在钻石散热材料领域具有天然优势

技术自主

：国内企业如瑞为新材已实现金刚石/铜复合材料批量供货，打破国外垄断

市场爆发

：预计钻石散热市场规模将从2025年的0.37亿美元暴涨至2030年的152亿美元

5.3 长期路线图：Feynman架构

英伟达已公布更长期的数据中心GPU路线图：

2026年下半年

：Vera Rubin NVL144平台推出

2027年下半年

：Rubin Ultra NVL576平台推出（GPU数量翻倍）

2028年

：Feynman架构登场（以下一代物理学家理查德·费曼命名）

这一"一年一迭代"的节奏，展现了英伟达在AI算力领域的绝对领导力和持续创新能力。

六、总结：智算服务器的核心认知

通过本文的系统梳理，我们可以得出以下关键结论：

6.1 架构演进是性能提升的核心驱动力

Hopper → Blackwell → Rubin

，每一代架构都带来算力、显存、能效的跨越式提升

从单芯片到双芯片再到多芯片封装，封装技术的创新支撑了性能突破

6.2 产品形态满足不同市场需求

GPU芯片

（H100/H200/B200/B300）：提供基础计算能力

超级芯片

（GB200/GB300）：CPU+GPU异构计算，提升整体能效

系统平台

（HGX/DGX/MGX）：从模组到整机，满足不同集成需求

6.3 选择策略需综合考虑多因素

预算约束

：决定可选的硬件档次

应用场景

：训练重算力，推理重显存

部署规模

：小规模选整机，大规模选模组

技术能力

：有团队可定制，无经验选全栈

6.4 未来趋势明确且激动人心

性能持续突破

：Vera Rubin平台将AI算力推向新高度

散热技术革命

：钻石铜复合材料解决高功耗散热难题

生态不断完善

：从芯片到系统到软件的全栈优势持续巩固

在AI算力竞赛白热化的今天，理解智算服务器的核心技术，不仅是技术人员的必修课，也是企业决策者制定AI战略的重要基础。随着Vera Rubin平台的即将登场，AI算力将进入每秒百亿亿次级时代，为千行百业的智能化转型提供前所未有的强大支撑。

无论你是选择成熟的Hopper架构，还是拥抱前沿的Blackwell平台，或是期待未来的Vera Rubin革命，掌握这些核心知识，都将帮助你在AI时代做出更明智的决策。算力无界，创新不止，智算服务器的演进之路，正是人类探索智能边界的最佳见证。