# H100 与 B200 对比：2026年还值得租用 H100 吗？

> H100 与 B200 对比：80 GB 对比 180 GB，3.35 TB/s 对比 8 TB/s，FP4 与 NVLink 5，价格 US$2,190/月对比 US$4,590/月。了解每个任务的成本，以及什么情况下 H100 仍是明智之选。

来源：https://fullgpu.com/zh/compare/h100-vs-b200  
更新日期：2026-10-22  
发布方：FullGPU (https://fullgpu.com/)

**简而言之：** 如果能让 B200 保持忙碌，按单位工作量计算它的性价比更高；但对于 80 GB 装得下的模型，以及会让 B200 处于半闲置状态的工作负载，每月 US$2,190 的 H100 仍是正确的选择。

## H100 与 B200 规格对比

| 规格项 | NVIDIA H100 SXM | NVIDIA B200 |
| --- | --- | --- |
| 架构 | Hopper | Blackwell |
| 显存 | 80 GB HBM3 | 180 GB HBM3e |
| 显存带宽 | 3.35 TB/s | 8 TB/s |
| FP4 | — | 9,000 TFLOPS |
| FP8 | 1,979 TFLOPS | 4,500 TFLOPS |
| BF16 / FP16 | 989 TFLOPS | 2,250 TFLOPS |
| GPU 互联 | NVLink 4 · 900 GB/s | NVLink 5 · 1.8 TB/s |
| 外形规格 | SXM5 模组 · HGX H100 | SXM 模组 · HGX B200 |
| 最大功耗 | 700 W | 1,000 W |

## FullGPU 月价

| 配置 | 类型 | 显存 | CPU | 内存 | 存储 | 网络 | 每月价格（美元） | 每 GPU 小时 | 供货情况 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [NVIDIA H100 SXM](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-h100) | 单卡 | 80 GB HBM3 | 24 vCPU | 225 GB | 2 TB NVMe | 25 Gbps | US$2,190 | US$3.00 | 现货，付款后10 分钟内交付 |
| [8× NVIDIA HGX H100](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-h100) | 8 卡服务器 | 8 × 80 GB HBM3 | 2× Xeon 8480+ · 112 核 | 2 TB DDR5 | 8× 3.84 TB NVMe | 8× 400G ConnectX-7 | US$16,900 | US$2.89 | 现货，付款后10 分钟内交付 |
| [NVIDIA B200](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-b200) | 单卡 | 180 GB HBM3e | 26 vCPU | 256 GB | 2.75 TB NVMe | 25 Gbps | US$4,590 | US$6.29 | 现货，付款后10 分钟内交付 |
| [8× NVIDIA HGX B200](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-b200) | 8 卡服务器 | 8 × 180 GB HBM3e | 2× Xeon 8570 · 112 核 | 2 TB DDR5 | 8× 3.84 TB NVMe | 8× 400G ConnectX-7 | US$34,900 | US$5.98 | 现货，付款后10 分钟内交付 |

每 GPU 小时 = 月价 ÷ GPU 数量 ÷ 730 小时，仅用于与按小时计费的方案对比：所有套餐均按固定月价计费。

## 以下情况选择 H100：

- 您的模型在 80 GB 内装得下，单张 GPU 就能跟上您的工作负载。
- 您的预算固定，每月总支出比单位算力成本更重要。
- 您用 LoRA 或 QLoRA 做微调、开发原型，或运行评测和 CI 任务。

## 以下情况选择 B200：

- 您要为真实流量提供 70B 级模型推理服务，或需要每张 GPU 超过 80 GB 显存。
- 您能让 GPU 保持忙碌，每美元更多的算力就会转化为更低的单个任务成本。
- 您需要 FP4 推理，或用于多 GPU 训练的 NVLink 5。

## 概览

**H100 与 B200 对比**跨越了整整一代 GPU。B200 配备 180 GB HBM3e 显存，H100 为 80 GB HBM3；带宽 8 TB/s 对比 3.35 TB/s；NVIDIA 标称的 FP8 和 BF16 稠密算力约为 H100 的 2.3 倍；还原生支持 FP4，并采用 NVLink 5。价格方面，B200 每月 US$4,590，H100 为 US$2,190。2026年真正需要考虑的问题，不是哪款 GPU 更好，而是您的工作能否用上 B200 新增的能力。

## H100 与 B200：简要结论

当 H100 成为瓶颈时，请选择 [B200](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-b200)：模型超过 80 GB、长上下文、高并发推理服务，或者值得为提前完成而多付钱的训练任务。当您的工作在 80 GB 内装得下、单张 GPU 也跟得上时，请选择 [H100](https://fullgpu.com/zh/gpus/nvidia-h100)。一张半闲置的 B200，比一张被充分利用的 H100 花费更多。

## 用数字看代际跨越

| B200 与 H100 相比 | 倍数 | 体现在 |
| --- | --- | --- |
| 显存容量，180 GB 对比 80 GB | 2.25× | 每张 GPU 可容纳更大的模型和 KV 缓存 |
| 显存带宽，8 TB/s 对比 3.35 TB/s | 约 2.4× | token 生成和受显存限制的内核 |
| FP8 和 BF16 稠密算力（厂商标称） | 约 2.3× | 训练、预填充（prefill）、大批次 |
| FP4 稠密算力（厂商标称） | 9 PFLOPS 对比无 | FP4 推理，仅限 Blackwell |
| 每张 GPU 的 NVLink 带宽，1.8 TB/s 对比 900 GB/s | 2× | 服务器内部的张量并行 |
| 单卡月价，US$4,590 对比 US$2,190 | 约 2.1× | 您支付的费用 |
| 8 卡服务器月价，US$34,900 对比 US$16,900 | 约 2.1× | 您支付的费用 |

显存、带宽和算力的倍数都略高于价格的倍数，因此按每美元计算，B200 在这几方面都略多一些，还多了 FP4。但这种优势只有在您用得上时才存在。如果您的工作负载只需要 40 GB 显存，流量峰值也只是中等水平，多出来的容量就会闲置，用 H100 完成工作更便宜。

## 显存：单张 GPU 能装下什么

按粗略估算，权重每个参数在 BF16 精度下约占 2 字节，FP8 为 1 字节，FP4 为 0.5 字节，再为运行时开销预留 10–30% 的余量：

- **BF16 精度、约 30B 参数以内：**H100 就能胜任，并为 KV 缓存留有空间。
- **FP8 精度的 70B 模型，约 70 GB：**能装入 H100，但只剩几 GB 留给 KV 缓存，这意味着只能处理短提示词和少量用户。一张 B200 则能为 KV 缓存留出约 110 GB。
- **BF16 精度的 70B 模型，约 140 GB：**一张 B200 即可，还富余约 40 GB。在 H100 上则需要多张 GPU，在我们的产品目录中，这意味着一台 8 卡服务器。
- **超大模型：**8× H100 提供 640 GB，8× B200 提供 1,440 GB。FP8 精度的 671B 混合专家（MoE）模型能装入 B200 服务器，却装不进 H100 服务器。
- **全参数微调：**使用 Adam 时，不计激活值，每个参数大约需要 16–20 字节。30B 模型约需 480–600 GB，8× H100 只能勉强装下；70B 模型约需 1.1–1.4 TB，超出了 8× H100 的能力范围，也已逼近 8× B200 的极限。

如果您需要超过 80 GB 的显存，但用不着 Blackwell 的算力，配备 141 GB 显存的 H200 正好介于两者之间；请参阅我们的 [H100 与 H200 对比](https://fullgpu.com/zh/compare/h100-vs-h200)。

## FP4 与 NVLink 5：H100 所缺少的

H100 带来了 FP8 Tensor Core 和 NVIDIA 的 Transformer 引擎。B200 保留了 FP8，并新增 FP4：权重显存再减一半；根据 NVIDIA 的数据，在同一张 GPU 上，FP4 的稠密峰值算力是 FP8 的两倍。FP4 精度的 70B 模型，权重约为 35 GB。FP4 需要细致的量化，并在您自己的评测中检查精度；我们的 [FP8 与 FP4 指南](https://fullgpu.com/zh/blog/fp8-fp4-precision-explained)介绍了这些格式。在 H100 上，您仍可以通过仅权重量化加载 4 位权重来节省显存，但运算会以更高的精度执行。

对于多 GPU 工作，NVLink 5 将每张 GPU 的链路带宽翻倍至 1.8 TB/s。张量并行推理和训练在每一层都要在 GPU 之间交换数据，因此在 B200 服务器上，每次交换耗时更短。在服务器之间，我们的这两款 8 卡服务器都使用 8 块 400G ConnectX-7 网卡。

## 2026年 H100 还值得选择吗？

值得，对相当大一部分实际工作而言都是如此。H100 支持 FP8，所有主流框架和推理引擎都能在它上面运行，80 GB 显存足以覆盖 BF16 精度下约 30B 参数以内的大多数模型。根据 FullGPU 于 2026年10月对公开价目表的调研，过去一年按需价格（每 GPU 小时）的中位数，H100 上涨了约 13%，B200 上涨了约 20%：市场对 Hopper 的需求并未消退。在以下注重成本的场景中，H100 仍是正确的选择：

- **LoRA 和 QLoRA 微调**，包括 4 位精度的 70B 模型，这类任务的显存需求不大。请参阅[在独享 GPU 上做微调](https://fullgpu.com/zh/solutions/fine-tuning)。
- **为中小模型提供推理服务**，流量稳定，单张 H100 即可承接。
- **开发、评测和 CI**，在这些场景中，B200 在两次运行之间会处于闲置状态。
- **预算固定的科研工作**，每月总支出是限制因素。

在软件适配方面，H100 也更省心。CUDA、PyTorch 和主流推理引擎支持 Hopper 已有多年，而 Blackwell 需要 CUDA 12.8 或更高版本，以及针对它编译的框架版本。当前版本对两者都已支持，但锁定了版本的旧容器在 B200 上运行之前，可能需要重新构建。

## 每月成本与每个任务的成本

每月差价为每张 GPU US$2,400，每台 8 卡服务器 US$18,000。按整月 730 小时折算成每 GPU 小时，单卡为 US$6.29 对比 US$3.00，8 卡服务器为 US$5.98 对比 US$2.89。

对于推理，问题往往在于一个模型需要几张 GPU。以常见的采用分组查询注意力（GQA）的 70B 模型结构为例，FP8 精度的 70B 模型同时服务 30 个 8K token 的对话，除约 70 GB 权重外，还需要约 40 GB 的 FP8 KV 缓存。这远远超出单张 H100 的容量，而每月 US$4,590 的单张 B200 则能从容应对。若走 H100 路线，就需要一台每月 US$16,900 的 8 卡服务器；如果 Hopper 的算力跟得上您的流量，每月 US$3,090 的 H200 是更便宜的选择。

对于训练，要比较的是每次运行的成本，而不是每月成本。假设一个任务能让一台 8× H100 服务器满负荷运转一整个月。如果它能按 NVIDIA 标称的稠密算力之比（约 2.3）完美扩展，一台 8× B200 服务器约 13 天就能完成；若有源源不断的同类任务排队，在 B200 上每次运行的成本约为 US$15,300，而在 H100 上为 US$16,900。实际任务很难完美扩展：如果提速比为 2，每次运行的成本为 US$17,450，略高于 H100。盈亏平衡点就是价格之比，8 卡服务器约为 2.07。如果在您的任务上，一台 B200 服务器完成的工作量超过一台 H100 服务器的 2.07 倍，它就是更便宜的方案；如果达不到，或者您只需运行一次，则 H100 胜出。显存也可能改变天平：如果每张 GPU 180 GB 的显存让您可以不再使用张量并行或卸载，B200 的收益可能超过算力之比。

[GPU 成本计算器](https://fullgpu.com/zh/tools/gpu-cost-calculator)可以针对您的情况算出这些数字。

## 常见问题

### 2026年 H100 过时了吗？

没有。它支持 FP8，能运行所有主流框架和推理引擎，80 GB 显存足以覆盖 BF16 精度下约 30B 参数以内的大多数模型。根据 FullGPU 于 2026年10月对公开价目表的调研，过去一年 H100 按需价格（每 GPU 小时）的中位数上涨了约 13%。

### B200 比 H100 快多少？

我们不发布基准测试结果。NVIDIA 标称 B200 的 FP8 和 BF16 稠密算力约为 H100 的 2.3 倍，B200 的显存带宽约为 H100 的 2.4 倍；实际提升取决于您的模型、批大小和软件，请用您自己的工作负载实测。

### B200 与 H100 相比价格如何？

单卡每月 US$4,590 对比 US$2,190，8 卡 HGX 服务器每月 US$34,900 对比 US$16,900，两种情况下都约为 2.1 倍。按整月计算，单卡折合每 GPU 小时 US$6.29 对比 US$3.00。

### H100 能运行 FP4 模型吗？

无法使用 FP4 Tensor Core 运算，这是 Blackwell 新增的功能。您可以在 H100 上通过仅权重量化加载 4 位权重来节省显存，但计算仍以更高的精度执行。

### 在 H100 和 B200 之间还有其他选择吗？

有，那就是 H200：它的 Hopper 算力与 H100 相同，配备 141 GB HBM3e 显存，带宽 4.8 TB/s，每月 US$3,090。它适合需要更多显存、但用不着 Blackwell 算力的 70B 级推理。

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