NVIDIA H100 vs H200
Compare published specifications with current rental availability.
Differences are derived only from verified memory, bandwidth, power, form factor, precision support, software ecosystem and real inventory.
| ক্ষেত্র | NVIDIA H100 SXM 80GB | NVIDIA H200 SXM 141GB |
|---|---|---|
| বিক্রেতা | NVIDIA | NVIDIA |
| সঠিক SKU | H100 SXM | H200 SXM |
| স্থাপত্য | Hopper | Hopper |
| প্রজন্ম | Hopper | Hopper |
| বিভাগ | ডেটা সেন্টার | ডেটা সেন্টার |
| জীবনচক্র | বর্তমান | বর্তমান |
| VRAM | 80 GB | 141 GB |
| মেমরি প্রযুক্তি | HBM3 | HBM3e |
| ব্যান্ডউইডথ | ৩,৩৫০ GB/s | ৪,৮০০ GB/s |
| বিদ্যুৎ ক্ষমতা | 700 W | 700 W |
| ইন্টারফেস | PCIe Gen5 হোস্ট ইন্টারফেস | PCIe Gen5 হোস্ট ইন্টারফেস |
| আকৃতি ও বিন্যাস | SXM · মডিউল | SXM · মডিউল |
| আন্তঃসংযোগ | NVLink | NVLink |
| MIG / বিভাজন | সমর্থিত | সমর্থিত |
| সংখ্যাগত precision format | FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, INT8 | FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, INT8 |
| রানটাইম ইকোসিস্টেম | cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm | cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm |
| ভাড়ার প্রাপ্যতা | উপলভ্য | সীমিত সক্ষমতা |
| মাসিক ভাড়ার মূল্য | USD ১,৮৬০ | USD ২,৩৪৫ |
যাচাইকৃত পার্থক্য
- এই নির্বাচনে NVIDIA H200 SXM 141GB-এর VRAM সবচেয়ে বেশি।
- NVIDIA H200 SXM 141GB-এর নথিভুক্ত মেমরি ব্যান্ডউইডথ সর্বোচ্চ।
স্থাপত্যগত পার্থক্য
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: NVIDIA H100 SXM 80GB: Hopper / Hopper / SXM · মডিউল · NVIDIA H200 SXM 141GB: Hopper / Hopper / SXM · মডিউল
VRAM ও মেমোরির চাহিদা
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: NVIDIA H100 SXM 80GB: 80 GB / HBM3 / 3,350 GB/s · NVIDIA H200 SXM 141GB: 141 GB / HBM3e / 4,800 GB/s
বিদ্যুৎ ও শীতলীকরণ
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: NVIDIA H100 SXM 80GB: 700 W / SXM · মডিউল · NVIDIA H200 SXM 141GB: 700 W / SXM · মডিউল
AI precision সমর্থন
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: NVIDIA H100 SXM 80GB: FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, INT8 · NVIDIA H200 SXM 141GB: FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, INT8
ইন্টারফেস ও আন্তঃসংযোগ
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: NVIDIA H100 SXM 80GB: PCIe Gen5 হোস্ট ইন্টারফেস / NVLink · NVIDIA H200 SXM 141GB: PCIe Gen5 হোস্ট ইন্টারফেস / NVLink
একাধিক GPU ব্যবহারের বিবেচনা
বড় variant চালাতে tensor parallelism বা একাধিক node লাগতে পারে। GPU সংখ্যা বাছার আগে মোট resident weight, runtime support, interconnect, topology এবং অতিরিক্ত headroom যাচাই করুন।
মডেল ও workload-এর সামঞ্জস্য
নির্দিষ্ট checkpoint-এর precision, runtime support, memory headroom এবং topology-র ওপর মডেলের উপযোগিতা নির্ভর করে। Reference compatibility থেকে FusionPointAI-তে ভাড়ার GPU inventory আছে, এমন নিশ্চয়তা মেলে না।
ভাড়ায় পাওয়ার সুযোগ
সূত্রে যাচাইকৃত তথ্য: NVIDIA H100 SXM 80GB: উপলভ্য / USD ১,৮৬০ / মাস · NVIDIA H200 SXM 141GB: সীমিত সক্ষমতা / USD ২,৩৪৫ / মাস
সরকারি সূত্র
সর্বশেষ যাচাই: 2026-08-25