NVIDIA H100 vs H200
निर्माताओं के प्रकाशित विनिर्देशों और मौजूदा किराये की उपलब्धता की तुलना करें।
अंतर केवल सत्यापित मेमोरी, बैंडविड्थ, पावर, फॉर्म, प्रिसीजन, सॉफ्टवेयर और इन्वेंटरी से निकलते हैं।
| फ़ील्ड | NVIDIA H100 SXM 80GB | NVIDIA H200 SXM 141GB |
|---|---|---|
| निर्माता | NVIDIA | NVIDIA |
| सटीक SKU | H100 SXM | H200 SXM |
| वास्तुकला | Hopper | Hopper |
| पीढ़ी | Hopper | Hopper |
| श्रेणी | डेटा सेंटर | डेटा सेंटर |
| जीवनचक्र | वर्तमान | वर्तमान |
| VRAM | 80 GB | 141 GB |
| मेमोरी तकनीक | HBM3 | HBM3e |
| बैंडविड्थ | ३,३५० GB/s | ४,८०० GB/s |
| पावर | 700 W | 700 W |
| इंटरफ़ेस | PCIe Gen5 होस्ट इंटरफ़ेस | PCIe Gen5 होस्ट इंटरफ़ेस |
| फॉर्म फैक्टर | SXM · मॉड्यूल | SXM · मॉड्यूल |
| इंटरकनेक्ट | NVLink | NVLink |
| MIG / विभाजन | समर्थित | समर्थित |
| संख्यात्मक परिशुद्धता प्रारूप | FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, INT8 | FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, INT8 |
| रनटाइम पारिस्थितिकी | cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm | cuda, vllm, sglang, tensorrt-llm |
| किराया उपलब्धता | उपलब्ध | सीमित क्षमता |
| मासिक किराया मूल्य | USD १,८६० | USD २,३४५ |
सत्यापित अंतर
- NVIDIA H200 SXM 141GB में इस चयन की सबसे अधिक VRAM है।
- NVIDIA H200 SXM 141GB में सबसे अधिक दर्ज मेमोरी बैंडविड्थ है।
आर्किटेक्चर में अंतर
स्रोत-सत्यापित तथ्य: NVIDIA H100 SXM 80GB: Hopper / Hopper / SXM · मॉड्यूल · NVIDIA H200 SXM 141GB: Hopper / Hopper / SXM · मॉड्यूल
VRAM और मेमोरी आवश्यकताएँ
स्रोत-सत्यापित तथ्य: NVIDIA H100 SXM 80GB: 80 GB / HBM3 / 3,350 GB/s · NVIDIA H200 SXM 141GB: 141 GB / HBM3e / 4,800 GB/s
पावर और कूलिंग
स्रोत-सत्यापित तथ्य: NVIDIA H100 SXM 80GB: 700 W / SXM · मॉड्यूल · NVIDIA H200 SXM 141GB: 700 W / SXM · मॉड्यूल
AI प्रिसीजन समर्थन
स्रोत-सत्यापित तथ्य: NVIDIA H100 SXM 80GB: FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, INT8 · NVIDIA H200 SXM 141GB: FP64, FP32, TF32, BF16, FP16, FP8, INT8
इंटरफ़ेस और इंटरकनेक्ट
स्रोत-सत्यापित तथ्य: NVIDIA H100 SXM 80GB: PCIe Gen5 होस्ट इंटरफ़ेस / NVLink · NVIDIA H200 SXM 141GB: PCIe Gen5 होस्ट इंटरफ़ेस / NVLink
मल्टी-GPU विचार
बड़े मॉडल के लिए समानांतर निष्पादन या कई नोड की आवश्यकता हो सकती है। GPU की संख्या चुनने से पहले मॉडल की स्मृति आवश्यकता, निष्पादन वातावरण, परस्पर संपर्क, संरचना और अतिरिक्त क्षमता की जाँच करें।
मॉडल और वर्कलोड उपयुक्तता
उपयुक्तता मॉडल के संस्करण, परिशुद्धता, निष्पादन वातावरण, उपलब्ध स्मृति और संरचना पर निर्भर करती है। तकनीकी अनुकूलता का अर्थ यह नहीं कि संसाधन किराये के लिए उपलब्ध भी हों।
किराये की उपलब्धता
स्रोत-सत्यापित तथ्य: NVIDIA H100 SXM 80GB: उपलब्ध / USD १,८६० / माह · NVIDIA H200 SXM 141GB: सीमित क्षमता / USD २,३४५ / माह
आधिकारिक स्रोत
अंतिम सत्यापन: 2026-08-25