NVIDIA H200 относится к архитектуре Hopper, а B300 — к Blackwell Ultra. На уровне GPU B300 предлагает больший объём HBM и более высокую пропускную способность памяти. Чтобы понять практическую разницу, сравним заявленные параметры одного ускорителя и типовые 8-GPU конфигурации. Это спецификации производителя, не прогноз производительности конкретного приложения.
Коротко: H200 и B300
| Параметр | H200 SXM / HGX | B300 SXM / HGX |
|---|---|---|
| Поколение | NVIDIA Hopper | NVIDIA Blackwell Ultra |
| Память на GPU | 141 ГБ HBM3e | 288 ГБ HBM3e в системном руководстве DGX B300 |
| Пропускная способность HBM | 4,8 ТБ/с на GPU | до 8 ТБ/с на GPU |
| Память 8-GPU узла | около 1,1 ТБ | около 2,3 ТБ в DGX B300 |
| Пример системы в каталоге | GIGABYTE G593-SD1-AAX3, 5U, HGX H200 | NVIDIA DGX B300, 10 RU |
| Питание и охлаждение | Проверить точный OEM-сервер | Для DGX B300 указано 14,5 кВт и максимум системы 15 кВт |
Почему HBM влияет на инференс и обучение
HBM — локальная память ускорителя. Если модель и рабочий контекст не помещаются в доступную память, придётся менять точность, параллелизм или архитектуру запуска, а иногда разбивать нагрузку между GPU и узлами. Более крупный объём HBM на B300 может упростить размещение больших моделей и длинного контекста, но сам по себе не гарантирует нужную скорость ответа.
Пропускная способность важна, когда GPU часто читает веса и данные. NVIDIA указывает для H200 до 4,8 ТБ/с, а для B300 — до 8 ТБ/с. Это паспортная характеристика памяти. Реальная скорость генерации токенов или обучения также зависит от точности, размера пакета, длины последовательности, программной оптимизации, сетевого взаимодействия и конкретной модели.
При оценке кластера важно не складывать числа без контекста. Около 1,1 ТБ HBM в HGX H200 и около 2,3 ТБ в 8-GPU DGX B300 означают суммарный физический объём ускорителей в узле. Приложение должно быть настроено на модельный параллелизм и корректное использование всех GPU.
Не путайте поколение GPU с готовой системой
HGX — GPU-платформа для OEM-серверов, которые выпускают разные производители. У таких машин различаются корпус, CPU, память, сеть, охлаждение, питание и возможность сервисного обслуживания. Для H200 примером служит GIGABYTE G593-SD1-AAX3: 5U-корпус, HGX H200 на восемь SXM-ускорителей, два Xeon Scalable и 32 слота DDR5 RDIMM.
DGX B300 — готовая система NVIDIA со своим составом: восемь B300, два Xeon Platinum 6776P, 2 ТБ системной памяти по умолчанию с возможностью увеличить до 4 ТБ, NVSwitch, накопители E1.S и M.2, сеть ConnectX-8 и BlueField-3. Руководство указывает высоту 10 RU, потребление 14,5 кВт и максимальную мощность системы 15 кВт.
Существуют и OEM-системы на HGX B300, например 8U-решение Supermicro SYS-822GS-NB3RT. Его нельзя называть DGX B300: это другой продукт с собственной конфигурацией и условиями поставки.
Когда рассматривать H200, а когда B300
H200 может быть разумным выбором, если
- расчётная нагрузка помещается в 141 ГБ на GPU или в доступную память 8-GPU узла;
- есть подтверждённая конфигурация HGX H200 с подходящими CPU, сетью и гарантией;
- инфраструктура питания, охлаждения и стойки рассчитана именно на выбранную модель;
- тест на ваших моделях показывает нужные пропускную способность, задержку и загрузку ускорителей.
B300 стоит оценивать, если
- модели, контекст или число параллельных запросов требуют большего объёма HBM;
- планируется крупное обучение, fine-tuning или тяжёлый продакшн-инференс;
- площадка готова к мощной 10-RU системе либо к OEM-конфигурации, параметры которой отдельно подтверждены;
- окупаемость оценивается на реалистичных измерениях и планируемой загрузке.
Вопросы до запроса цены
- Какую модель вы запускаете и какой объём GPU-памяти занимает рабочий вариант?
- Сколько одновременных запросов нужно обслуживать и какое время ответа допустимо?
- Сервер нужен для обучения, инференса или нескольких сценариев?
- Какие свободные мощности, охлаждение, стойка и сетевые порты доступны на площадке?
- В коммерческом предложении указан точный SKU, дата цены, продавец, срок, гарантия и полный состав системы?
Сопоставить исходные требования с модельным рядом можно в каталоге AI-серверов. Для подробной спецификации восьми H200 смотрите материал о 8-GPU сервере NVIDIA H200, а требования DGX B300 к площадке разобраны в отдельном инженерном чек-листе.
Источники
- NVIDIA H200: характеристики GPU и вариантов SXM/NVL.
- NVIDIA HGX AI Factory: таблица H200/B300 и устройство платформы.
- NVIDIA DGX B300 User Guide: состав и эксплуатационные параметры.
- GIGABYTE G593-SD1-AAX3: спецификация 5U-системы H200.
- Supermicro SYS-822GS-NB3RT: пример OEM-системы HGX B300.
Сравнение основано на источниках производителей, сверенных 10 октября 2026 года. Наличие, цена и итоговая конфигурация подтверждаются отдельно.