Wei administra la infraestructura para un equipo que presta serviciosun modelo de 70 mil millones de parámetros, y tiene presupuesto para una de tres GPU. En la hoja de especificaciones, el H200 y el H100 parecen casi idénticos, el B200 parece de una liga diferente, y los precios no se corresponden con las diferencias en los números. Su verdadera preocupación no es cuál es la más rápida. Es cuál de las tres realmente se ajusta a su modelo, su carga de trabajo y la potencia que su edificio puede suministrar. Equivocarse en esto significa pagar de más por capacidad de sobra que nunca usará o comprar una tarjeta que no puede soportar su modelo en absoluto.
Esa es la forma honesta de leerlo.Decisión entre H100, H200 y B200. Dos de estos comparten un chip y solo difieren en la memoria. El tercero es un salto de arquitectura genuino que también cambia la apariencia de su centro de datos. Esta guía desglosa las especificaciones que importan, en qué tarjeta gana cada una, sus costos y la única restricción que la mayoría de los compradores olvidan presupuestar.
Esa es la forma honesta de leerlo.Decisión entre H100, H200 y B200. Dos de estos comparten un chip y solo difieren en la memoria. El tercero es un salto de arquitectura genuino que también cambia la apariencia de su centro de datos. Esta guía desglosa las especificaciones que importan, en qué tarjeta gana cada una, sus costos y la única restricción que la mayoría de los compradores olvidan presupuestar.
La versión corta
- ElH100 y H200comparten la misma Hopper die, por lo que su capacidad de cálculo es idéntica. La única ventaja del H200 es la memoria: 141 GB a 4,8 TB/s frente a 80 GB a 3,35 TB/s.
- Esa memoria vale aproximadamenteDe 8 a 12 por ciento en entrenamiento pero del 25 al 35 por ciento en inferencia vinculada a la memoria de modelos de 70B y superiores. Para inferencia, el H200 es la opción clara de las dos.
- ElB200 es una nueva arquitectura (Blackwell), no es una actualización de memoria: 192 GB, aproximadamente 8 TB/s, FP4 nativo y alrededor de 4 veces la capacidad de procesamiento del entrenamiento del H100.
- La trampa es la energía y el calor. H100 y H200 sonenfriamiento por aire; el Minero B200 necesita refrigeración líquiday empuja los racks más allá de 120 kW. Ese salto en la instalación suele ser el verdadero factor decisivo.
Las tres GPU de un vistazo
Antes del análisis, los números uno junto al otro. Cada cifra a continuación es un valor denso (no disperso) de los informes de productos de NVIDIA y las tasas de mercado de 2026. Considere los multiplicadores de rendimiento como direccionales y compare el rendimiento de su propia carga de trabajo antes de comprometer el presupuesto.
Dos patrones destacan. Primero, las filas H100 y H200 son idénticas excepto por la memoria y el ancho de banda, porque son el mismo silicio. Segundo, la B200 no es un paso incremental; es un chip diferente con un formato de precisión distinto y un requisito de enfriamiento diferente. Esos dos hechos impulsan toda la decisión.
H100 y H200: el mismo chip, diferente memoria
Esta es la parte que confunde a los compradores, por lo que vale la pena mencionarlo claramente. El H200 utiliza el mismo dado GH100 que el H100. Misma cantidad de Tensor Cores, misma capacidad de procesamiento FP16 y FP8, mismos clocks. Si coloca un H100 y un H200 uno al lado del otro en una tarea limitada por computación, terminan al mismo tiempo.
Lo que NVIDIA cambió fue la memoria. El H100 lleva 80 GB de HBM3 a 3,35 TB/s. El H200 lleva 141 GB de HBM3e a 4,8 TB/s, lo que es 1,76 veces la capacidad y aproximadamente 1,4 veces el ancho de banda. Nada más se movió.
Ese único cambio importa enormemente para un trabajo específico: servir modelos grandes. La generación de texto está limitada por el ancho de banda de memoria, porque la GPU tiene que leer todos los pesos del modelo para cada token que produce. Más ancho de banda significa más tokens por segundo, y más capacidad significa que el modelo cabe sin spillover. NVIDIA informa que la H200 ofrece hasta 1,9 veces la capacidad de inferencia de la H100 en Llama 2 70B, y en la práctica se observan ganancias del 25 al 35 por ciento en modelos limitados por memoria en el rango de 70B en adelante. Para el entrenamiento, donde el cuello de botella suele ser el cómputo en lugar de la memoria, el mismo hardware ofrece un rendimiento más modesto del 8 al 12 por ciento.
También hay un abismo de capacidad escondido en esos números. Un modelo de 70B en FP16 necesita aproximadamente 140 GB de memoria solo para sus pesos. Esto cabe en un solo H200 (141 GB) pero no en un solo H100 (80 GB), donde necesitaría dos tarjetas y la sobrecarga de interconexión que las acompaña. Si su modelo se encuentra en ese rango, el H200 no solo es un poco más rápido, sino la diferencia entre una GPU y dos.
Lo que NVIDIA cambió fue la memoria. El H100 lleva 80 GB de HBM3 a 3,35 TB/s. El H200 lleva 141 GB de HBM3e a 4,8 TB/s, lo que es 1,76 veces la capacidad y aproximadamente 1,4 veces el ancho de banda. Nada más se movió.
Ese único cambio importa enormemente para un trabajo específico: servir modelos grandes. La generación de texto está limitada por el ancho de banda de memoria, porque la GPU tiene que leer todos los pesos del modelo para cada token que produce. Más ancho de banda significa más tokens por segundo, y más capacidad significa que el modelo cabe sin spillover. NVIDIA informa que la H200 ofrece hasta 1,9 veces la capacidad de inferencia de la H100 en Llama 2 70B, y en la práctica se observan ganancias del 25 al 35 por ciento en modelos limitados por memoria en el rango de 70B en adelante. Para el entrenamiento, donde el cuello de botella suele ser el cómputo en lugar de la memoria, el mismo hardware ofrece un rendimiento más modesto del 8 al 12 por ciento.
También hay un abismo de capacidad escondido en esos números. Un modelo de 70B en FP16 necesita aproximadamente 140 GB de memoria solo para sus pesos. Esto cabe en un solo H200 (141 GB) pero no en un solo H100 (80 GB), donde necesitaría dos tarjetas y la sobrecarga de interconexión que las acompaña. Si su modelo se encuentra en ese rango, el H200 no solo es un poco más rápido, sino la diferencia entre una GPU y dos.
El B200 es un animal diferente
Donde el H200 es una actualización de memoria en un chip antiguo, el B200 es una arquitectura de hoja en blanco. NVIDIA alcanzó el límite de retícula con Hopper, la litografía del dado más grande que puede imprimir, por lo que Blackwell empaqueta dos dados en un módulo, conectados a 10 TB/s, y los trata como una sola GPU coherente. El resultado es de 208 mil millones de transistores, más de 2,5 veces el H100.
Las especificaciones que siguen son:
Las especificaciones que siguen son:
- Memoria.192 GB de HBM3e aproximadamente a 8 TB/s. Eso es 2,4 veces la capacidad y el ancho de banda del H100, y permite que un solo B200 albergue modelos que necesitarían dos o tres H100s.
- Precisión FP4Los Tensor Cores de quinta generación de Blackwell añaden punto flotante de cuatro bits nativo. FP4 reduce a la mitad la huella de memoria en comparación con FP8 y, junto con el ancho de banda, impulsa la afirmación principal de NVIDIA de aproximadamente 4 veces la capacidad de inferencia del H100. Un modelo de 70B en FP4 se reduce a aproximadamente 35 GB, lo que deja la mayor parte de la tarjeta libre para contexto y batching.
- NVLink 5,0.1,8 TB/s por GPU, el doble de los 900 GB/s de Hopper, lo que importa cuando se escala más allá de una sola tarjeta.
La economía sigue el rendimiento. A gran escala, la combinación del B200 de FP4 y el ancho de banda puede reducir drásticamente el coste por token; estimaciones independientes sitúan la reducción en aproximadamente 7 veces en comparación con el H100, a pesar de la tarifa horaria más alta, porque la ganancia en rendimiento supera la prima de precio. Esa es la verdadera ventaja de Blackwell: no que sea más rápido en abstracto, sino que sea más barato por token una vez que se opera a volumen.
El salto generacional del H100 al B200 es el más grande que NVIDIA ha enviado en el segmento de centros de datos, y se concentra exactamente en las tres cosas que limitan la inferencia de LLM: capacidad de memoria, ancho de banda y rendimiento en baja precisión.
· Análisis de la plataforma NVIDIA B200, 2026
El salto generacional del H100 al B200 es el más grande que NVIDIA ha enviado en el segmento de centros de datos, y se concentra exactamente en las tres cosas que limitan la inferencia de LLM: capacidad de memoria, ancho de banda y rendimiento en baja precisión.
· Análisis de la plataforma NVIDIA B200, 2026
Entrenamiento versus inferencia: dónde gana cada uno
La GPU adecuada depende menos de la marca o nivel y más de qué mitad de la carga de trabajo de IA ejecuta.
Para inferencia,reglas de memoria. Servir un modelo está limitado por ancho de banda, por lo que la clasificación es clara: B200 en primer lugar con una amplia diferencia, H200 en segundo lugar, H100 en tercer lugar. Si está ejecutando 70B o más en producción y le importa el costo por token, el camino FP4 de los B200 pertenece a una categoría diferente, y el H200 es la opción sensata de la generación Hopper cuando 141 GB son suficientes y desea software maduro.
Para capacitación,Los asuntos de cómputo son más importantes y las brechas se comprimen. El H100 y el H200 entrenan a la misma velocidad porque comparten un die. El B200 ofrece aproximadamente 4 veces el rendimiento de entrenamiento del H100 en modelos transformadores gracias a FP8 y FP4 de precisión mixta, por lo que para nuevas cargas de entrenamiento grandes es la opción clara, pero una carga de trabajo de entrenamiento o HPC sensible al costo funciona perfectamente en H100s que son más económicos y están en stock. Un patrón común en 2026 es una flota híbrida: Blackwell para inferencia de producción donde la ganancia de rendimiento se amortiza, Hopper para entrenamiento y trabajos en segundo plano.
Para inferencia,reglas de memoria. Servir un modelo está limitado por ancho de banda, por lo que la clasificación es clara: B200 en primer lugar con una amplia diferencia, H200 en segundo lugar, H100 en tercer lugar. Si está ejecutando 70B o más en producción y le importa el costo por token, el camino FP4 de los B200 pertenece a una categoría diferente, y el H200 es la opción sensata de la generación Hopper cuando 141 GB son suficientes y desea software maduro.
Para capacitación,Los asuntos de cómputo son más importantes y las brechas se comprimen. El H100 y el H200 entrenan a la misma velocidad porque comparten un die. El B200 ofrece aproximadamente 4 veces el rendimiento de entrenamiento del H100 en modelos transformadores gracias a FP8 y FP4 de precisión mixta, por lo que para nuevas cargas de entrenamiento grandes es la opción clara, pero una carga de trabajo de entrenamiento o HPC sensible al costo funciona perfectamente en H100s que son más económicos y están en stock. Un patrón común en 2026 es una flota híbrida: Blackwell para inferencia de producción donde la ganancia de rendimiento se amortiza, Hopper para entrenamiento y trabajos en segundo plano.
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El precipicio de enfriamiento para el que nadie presupuestó
He aquí la restricción que silenciosamente decide más de estas compras que cualquier referencia. Los Miner H100 y H200 consumen ambos 700 vatios y están diseñados para funcionar con aire. Los sistemas DGX y HGX Hopper se envían refrigerados por aire, ubicados cómodamente en racks de 20 a 45 kW que las instalaciones comunes ya manejan, con intercambiadores de calor en la puerta trasera para margen de operación.
El B200 consume 1.000 vatios, un aumento del 43 por ciento, y eso cambia todo en la cadena posterior. Los racks densos del B200 superan ampliamente lo que el aire puede eliminar, y a escala de rack la configuración GB200 NVL72 alcanza los 120 kW o más y requiere refrigeración líquida directa a la pieza, sin opción solo de aire. En la práctica, eso significa un ciclo de agua en las instalaciones, unidades de distribución de refrigerante y carga en el suelo que la mayoría de los edificios nunca fueron diseñados para soportar.
La versión honesta de la decisión sobre el B200 no es "¿Puedo permitirme la GPU?" sino "¿Puedo permitirme construir lo que la GPU necesita?" Un B200 que no se puede enfriar es más lento que un H200 que sí se puede. Para quien despliega en sus instalaciones, esto marca la diferencia entre una actualización de hardware y un proyecto de construcción, y por eso tanta capacidad Blackwell se consume en la nube o en instalaciones que ya han resuelto temas de energía y refrigeración.
El B200 consume 1.000 vatios, un aumento del 43 por ciento, y eso cambia todo en la cadena posterior. Los racks densos del B200 superan ampliamente lo que el aire puede eliminar, y a escala de rack la configuración GB200 NVL72 alcanza los 120 kW o más y requiere refrigeración líquida directa a la pieza, sin opción solo de aire. En la práctica, eso significa un ciclo de agua en las instalaciones, unidades de distribución de refrigerante y carga en el suelo que la mayoría de los edificios nunca fueron diseñados para soportar.
La versión honesta de la decisión sobre el B200 no es "¿Puedo permitirme la GPU?" sino "¿Puedo permitirme construir lo que la GPU necesita?" Un B200 que no se puede enfriar es más lento que un H200 que sí se puede. Para quien despliega en sus instalaciones, esto marca la diferencia entre una actualización de hardware y un proyecto de construcción, y por eso tanta capacidad Blackwell se consume en la nube o en instalaciones que ya han resuelto temas de energía y refrigeración.
Cuánto cuestan: comprar versus alquilar
Los precios de los stickers varían constantemente, pero la forma en 2026 es estable. Las nuevas tarjetas H100 y H200 se sitúan en el rango aproximado de $25.000 a $40.000, dependiendo del factor de forma y volumen, con módulos H100 SXM usados que se negocian mucho más bajos, ya que los compradores migran a hardware más reciente. La B200 se sitúa alrededor de $30.000 a $40.000 nueva, y la Blackwell Ultra B300, con 288 GB y 1.400 vatios, tiene un precio más alto y llegó en la primera mitad de 2026.
El alquiler cuenta una historia más clara para la mayoría de los equipos. A mediados de 2026, los H100 en la nube se alquilan por aproximadamente $2 a $3 por GPU-hora, los H200 un nivel superior, y los B200 alrededor de $5 a $6 bajo demanda, con tarifas spot que bajan cerca de $2. Debido a que el hardware B200 está en pedido retrasado hasta bien entrado el año, el acceso en la nube suele ser la única vía rápida hacia Blackwell en absoluto. La regla general: alquile cuando su carga de trabajo sea irregular o todavía esté eligiendo hardware, y compre cuando la utilización sea lo suficientemente alta como para que poseerlo supere la tarifa por hora, que para una tarjeta bien utilizada suele ser cuestión de meses.
El alquiler cuenta una historia más clara para la mayoría de los equipos. A mediados de 2026, los H100 en la nube se alquilan por aproximadamente $2 a $3 por GPU-hora, los H200 un nivel superior, y los B200 alrededor de $5 a $6 bajo demanda, con tarifas spot que bajan cerca de $2. Debido a que el hardware B200 está en pedido retrasado hasta bien entrado el año, el acceso en la nube suele ser la única vía rápida hacia Blackwell en absoluto. La regla general: alquile cuando su carga de trabajo sea irregular o todavía esté eligiendo hardware, y compre cuando la utilización sea lo suficientemente alta como para que poseerlo supere la tarifa por hora, que para una tarjeta bien utilizada suele ser cuestión de meses.
Entonces, ¿cuál debería comprar?
Camina tres preguntas en orden y la respuesta aparecerá.
- ¿Cuán grande es su modelo?Por debajo de 70B, el H100 es suficiente. A 70B en FP16, necesita los 141 GB del H200 o los 192 GB del B200 para mantenerse en una sola tarjeta. Por encima de 100B en precisión completa, el B200 es la opción práctica de un único GPU.
- Entrenamiento o inferencia?Las ejecuciones de entrenamiento vinculadas a cálculos funcionan perfectamente en H100 o H200. La inferencia vinculada a la memoria a gran escala es donde el H200 y especialmente el B200 justifican su prima.
- ¿Puede su sitio enfriarlo?Si dispone de armarios con refrigeración por aire y no tiene un ciclo de líquido, la opción más realista es H100 o H200. El B200 solo es la opción adecuada si puede suministrar refrigeración líquida y la potencia necesaria para ello.
Una breve nota sobre los vecinos. El B100 es una versión de menor consumo del Blackwell diseñada para integrarse en los sistemas HGX H100 existentes, ofreciéndose como una actualización más suave. El GB200 NVL72 combina 72 Miners B200 con CPUs Grace a escala de rack para las implementaciones más grandes. Y la próxima generación de NVIDIA, Vera Rubin, ha entrado en producción y se espera que se envíe en la segunda mitad de 2026, con un mayor rendimiento en FP4, por lo que los compradores que planifiquen una nueva construcción tienen una hoja de ruta que considerar. Puede colocar cualquiera de estos dos juntos, con las cifras exactas actuales, en elHerramienta de evaluación comparativa de GPU y AI de MillionMiner.
Dónde encaja MillionMiner
Elegir la tarjeta es la mitad del trabajo. Ejecutarla es la otra mitad, y esa es la mitad en la que hemos invertido años. La misma potencia y refrigeración que alimenta 30.000 Miners es lo que necesita una implementación de IA, solo que en mayor cantidad, por eso la parte más difícil de una construcción B200 rara vez son las GPU. Si todavía está delimitando el campo, elGuía en lenguaje sencillo para elegir una GPU para IAcubre los fundamentos, y elCatálogo de hardware de IALista las tarjetas H100, H200 y Blackwell con entrega a nivel mundial con impuestos pagados.
Para los compradores que alcanzan la pared de enfriamiento y energía, esa es la razón de ser dellado de energía de la IAimporta tanto como el silicio. Garantizar una capacidad económica, energizada y capaz de gestionar líquidos es la restricción, y eso es exactamente lo que nuestrositios llave en manoestán diseñados para resolver. La historia de los Mineros orientando su energía haciaEl cómputo de IA es, debajo, la misma lección a la que sigue retornando esta comparación: la GPU es la parte fácil.
Para los compradores que alcanzan la pared de enfriamiento y energía, esa es la razón de ser dellado de energía de la IAimporta tanto como el silicio. Garantizar una capacidad económica, energizada y capaz de gestionar líquidos es la restricción, y eso es exactamente lo que nuestrositios llave en manoestán diseñados para resolver. La historia de los Mineros orientando su energía haciaEl cómputo de IA es, debajo, la misma lección a la que sigue retornando esta comparación: la GPU es la parte fácil.
La conclusión clave
Wei compró H200s. Su modelo 70B cabe en una sola tarjeta, sus racks son refrigerados por aire, y la pila de software Hopper estuvo lista hoy. El B200 habría generado más tokens por dólar a gran escala, pero solo después de que reconstruyó su instalación para refrigeración líquida, y aún no estaba sirviendo suficiente volumen para justificar eso. Ese es el patrón para la mayoría de los equipos en 2026: el B200 es el futuro y a menudo la compra correcta para inferencias de alto volumen, pero el H200 es la tarjeta que encaja en el modelo y el edificio que ya tiene.
Compatibilice la GPU con el modelo, la carga de trabajo y la refrigeración que pueda suministrar realmente, en ese orden. Haga eso y las respuestas a la pregunta sobre H100 versus H200 versus B200 se resolverán por sí mismas. Cuando quiera ver los números exactos para su lista de candidatos, páselos por elherramienta de referencia.
Compatibilice la GPU con el modelo, la carga de trabajo y la refrigeración que pueda suministrar realmente, en ese orden. Haga eso y las respuestas a la pregunta sobre H100 versus H200 versus B200 se resolverán por sí mismas. Cuando quiera ver los números exactos para su lista de candidatos, páselos por elherramienta de referencia.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre el H100, H200 y B200?
El H100 y el H200 comparten el mismo die Hopper y una capacidad de cálculo idéntica; el H200 solo añade memoria (141 GB HBM3e a 4,8 TB/s frente a los 80 GB HBM3 del H100 a 3,35 TB/s). El B200 es una nueva arquitectura Blackwell con 192 GB, aproximadamente 8 TB/s de ancho de banda, precisión FP4 nativa y aproximadamente 4 veces la capacidad de entrenamiento del H100, pero requiere refrigeración líquida.
¿Es el H200 más rápido que el H100?
Solo para tareas limitadas por memoria. Debido a que utilizan el mismo chip, el H100 y el H200 son idénticos en tareas limitadas por cálculo, como la mayor parte del entrenamiento. Para servir modelos grandes, la mayor ancho de banda y capacidad del H200 ofrecen hasta 1,9 veces el rendimiento en inferencia en modelos de clase 70B, y aproximadamente entre el 25 y el 35 por ciento en casos típicos limitados por memoria.
¿Tienen el mismo rendimiento el H100 y el H200?
En cómputo, son idénticos, ya que ambos utilizan el dado GH100 con las mismas Tensor Cores y frecuencias. La ventaja del H200 es totalmente por la memoria: 141 GB frente a 80 GB y 4,8 TB/s frente a 3,35 TB/s. Eso importa para la inferencia de modelos grandes y para ajustar un modelo de 70B en una sola tarjeta, pero no para el entrenamiento limitado por cómputo.
¿Vale la pena el B200 en comparación con el H200?
Para inferencia de alto volumen y ejecuciones de entrenamiento nuevas y grandes, sí. El soporte FP4 del B200 y su ancho de banda de 8 TB/s pueden reducir dramáticamente el costo por token a escala, y sus 192 GB almacenan modelos que necesitan dos H200s. Pero consume 1.000 vatios y requiere enfriamiento líquido, por lo que si su sitio tiene enfriamiento por aire o su volumen es modesto, el H200 suele ser la opción práctica mejor.
¿Qué GPU es la mejor para la inferencia de LLM?
Para la inferencia LLM limitada por memoria a gran escala, el B200 destaca claramente gracias a FP4 y al ancho de banda, seguido por el H200 y luego el H100. Si 141 GB son suficientes para su modelo y desea la pila de software Hopper madura, el H200 es la opción sensata; pase al B200 para obtener el costo por token más bajo en volumen o para modelos superiores a 141 GB.
¿Cuál es la GPU más adecuada para entrenamiento de IA?
El B200 ofrece aproximadamente 4 veces la capacidad de procesamiento de entrenamiento del H100 en modelos transformadores y es la opción para nuevos lotes grandes. El H100 y H200 entrenan a la misma velocidad y siguen siendo opciones fuertes y rentables para entrenamiento más pequeño o con presupuesto limitado. Muchos equipos operan una flota híbrida: Blackwell para inferencia en producción, Hopper para entrenamiento.
¿El B200 necesita refrigeración líquida?
En la práctica, sí. Con 1.000 vatios por GPU, los racks densos B200 superan lo que la refrigeración por aire puede manejar, y el GB200 NVL72 a escala de rack de 120 kW o más requiere refrigeración líquida directa al chip sin opción solo de aire. El H100 y el H200 con 700 vatios están diseñados para funcionar con aire en racks estándar de 20 a 45 kW.
¿Cuánto VRAM tienen el H100, H200 y B200?
El H100 tiene 80 GB de HBM3, el H200 tiene 141 GB de HBM3e y el B200 tiene 192 GB de HBM3e. Para su referencia, un modelo de 70B en FP16 requiere aproximadamente 140 GB, por lo que cabe en un H200 o B200, pero no en un H100. El Blackwell Ultra B300 lleva la capacidad aún más allá, a 288 GB.
¿Cuánto costarán en 2026 el H100, H200 y B200?
Las nuevas tarjetas H100 y H200 cuestan aproximadamente entre $25.000 y $40.000, dependiendo de la forma y volumen, con H100s usados negociándose a precios más bajos. El B200 cuesta alrededor de $30.000 a $40.000 nuevo. El alquiler en la nube ronda los $2 a $3 por hora de GPU para el H100, un nivel superior para el H200, y aproximadamente entre $5 y $6 en demanda para el B200, con tarifas spot cercanas a $2.
¿Debería comprar o alquilar estas GPU?
Alquile cuando su carga de trabajo sea intermitente, aún esté seleccionando hardware o necesite Blackwell rápidamente, ya que el stock de B200 está agotado. Compre cuando la utilización sea suficientemente alta para que poseer el Miner sea mejor que el medidor por hora, lo cual para una tarjeta bien utilizada suele ser de unos pocos meses. En sus instalaciones, tenga en cuenta la refrigeración y la energía que requiere la tarjeta, especialmente para el B200 enfriado por líquido.
Fuentes y créditos de las imágenes
Especificaciones de los resúmenes de productos de NVIDIA H100, H200 y B200; cifras de rendimiento de NVIDIA y resultados MLPerf Inference; precios de 2026 de las tarifas públicas de la nube. Macro fotografía hero de un dado de GPU de NVIDIA por Fritzchens Fritz (CC0) y fotografía de clúster de GPU por CSIRO (CC BY 3.0), ambas a través de Wikimedia Commons, recortadas y ajustadas para MillionMiner. Diagramas: gráficos originales de MillionMiner.
El H100 y el H200 comparten el mismo die Hopper y una capacidad de cálculo idéntica; el H200 solo añade memoria (141 GB HBM3e a 4,8 TB/s frente a los 80 GB HBM3 del H100 a 3,35 TB/s). El B200 es una nueva arquitectura Blackwell con 192 GB, aproximadamente 8 TB/s de ancho de banda, precisión FP4 nativa y aproximadamente 4 veces la capacidad de entrenamiento del H100, pero requiere refrigeración líquida.
¿Es el H200 más rápido que el H100?
Solo para tareas limitadas por memoria. Debido a que utilizan el mismo chip, el H100 y el H200 son idénticos en tareas limitadas por cálculo, como la mayor parte del entrenamiento. Para servir modelos grandes, la mayor ancho de banda y capacidad del H200 ofrecen hasta 1,9 veces el rendimiento en inferencia en modelos de clase 70B, y aproximadamente entre el 25 y el 35 por ciento en casos típicos limitados por memoria.
¿Tienen el mismo rendimiento el H100 y el H200?
En cómputo, son idénticos, ya que ambos utilizan el dado GH100 con las mismas Tensor Cores y frecuencias. La ventaja del H200 es totalmente por la memoria: 141 GB frente a 80 GB y 4,8 TB/s frente a 3,35 TB/s. Eso importa para la inferencia de modelos grandes y para ajustar un modelo de 70B en una sola tarjeta, pero no para el entrenamiento limitado por cómputo.
¿Vale la pena el B200 en comparación con el H200?
Para inferencia de alto volumen y ejecuciones de entrenamiento nuevas y grandes, sí. El soporte FP4 del B200 y su ancho de banda de 8 TB/s pueden reducir dramáticamente el costo por token a escala, y sus 192 GB almacenan modelos que necesitan dos H200s. Pero consume 1.000 vatios y requiere enfriamiento líquido, por lo que si su sitio tiene enfriamiento por aire o su volumen es modesto, el H200 suele ser la opción práctica mejor.
¿Qué GPU es la mejor para la inferencia de LLM?
Para la inferencia LLM limitada por memoria a gran escala, el B200 destaca claramente gracias a FP4 y al ancho de banda, seguido por el H200 y luego el H100. Si 141 GB son suficientes para su modelo y desea la pila de software Hopper madura, el H200 es la opción sensata; pase al B200 para obtener el costo por token más bajo en volumen o para modelos superiores a 141 GB.
¿Cuál es la GPU más adecuada para entrenamiento de IA?
El B200 ofrece aproximadamente 4 veces la capacidad de procesamiento de entrenamiento del H100 en modelos transformadores y es la opción para nuevos lotes grandes. El H100 y H200 entrenan a la misma velocidad y siguen siendo opciones fuertes y rentables para entrenamiento más pequeño o con presupuesto limitado. Muchos equipos operan una flota híbrida: Blackwell para inferencia en producción, Hopper para entrenamiento.
¿El B200 necesita refrigeración líquida?
En la práctica, sí. Con 1.000 vatios por GPU, los racks densos B200 superan lo que la refrigeración por aire puede manejar, y el GB200 NVL72 a escala de rack de 120 kW o más requiere refrigeración líquida directa al chip sin opción solo de aire. El H100 y el H200 con 700 vatios están diseñados para funcionar con aire en racks estándar de 20 a 45 kW.
¿Cuánto VRAM tienen el H100, H200 y B200?
El H100 tiene 80 GB de HBM3, el H200 tiene 141 GB de HBM3e y el B200 tiene 192 GB de HBM3e. Para su referencia, un modelo de 70B en FP16 requiere aproximadamente 140 GB, por lo que cabe en un H200 o B200, pero no en un H100. El Blackwell Ultra B300 lleva la capacidad aún más allá, a 288 GB.
¿Cuánto costarán en 2026 el H100, H200 y B200?
Las nuevas tarjetas H100 y H200 cuestan aproximadamente entre $25.000 y $40.000, dependiendo de la forma y volumen, con H100s usados negociándose a precios más bajos. El B200 cuesta alrededor de $30.000 a $40.000 nuevo. El alquiler en la nube ronda los $2 a $3 por hora de GPU para el H100, un nivel superior para el H200, y aproximadamente entre $5 y $6 en demanda para el B200, con tarifas spot cercanas a $2.
¿Debería comprar o alquilar estas GPU?
Alquile cuando su carga de trabajo sea intermitente, aún esté seleccionando hardware o necesite Blackwell rápidamente, ya que el stock de B200 está agotado. Compre cuando la utilización sea suficientemente alta para que poseer el Miner sea mejor que el medidor por hora, lo cual para una tarjeta bien utilizada suele ser de unos pocos meses. En sus instalaciones, tenga en cuenta la refrigeración y la energía que requiere la tarjeta, especialmente para el B200 enfriado por líquido.
Fuentes y créditos de las imágenes
Especificaciones de los resúmenes de productos de NVIDIA H100, H200 y B200; cifras de rendimiento de NVIDIA y resultados MLPerf Inference; precios de 2026 de las tarifas públicas de la nube. Macro fotografía hero de un dado de GPU de NVIDIA por Fritzchens Fritz (CC0) y fotografía de clúster de GPU por CSIRO (CC BY 3.0), ambas a través de Wikimedia Commons, recortadas y ajustadas para MillionMiner. Diagramas: gráficos originales de MillionMiner.
