NVIDIA B300 对比 NVIDIA H200 SXM — GPU 比较 (四月 2026)
NVIDIA B300 (288GB HBM3e, 2,250 TFLOPS FP16, Blackwell Ultra) vs NVIDIA H200 SXM (141GB HBM3e, 990 TFLOPS FP16, Hopper). Cloud pricing: NVIDIA H200 SXM from $2.05/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 3 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA B300
288GB HBM3e · Blackwell Ultra
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NVIDIA H200 SXM
141GB HBM3e · Hopper
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|---|---|---|---|
| 规格 | |||
| 制造商 | NVIDIA | NVIDIA | |
| 架构 | Blackwell Ultra | Hopper | |
| VRAM | 288 GB HBM3e | 141 GB HBM3e | |
| 带宽 | 8,000 GB/s | 4,800 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 2250.0 TFLOPS | 990.0 TFLOPS | |
| FP32 | 75.0 TFLOPS | 67.0 TFLOPS | |
| TDP | 1400W | 700W | |
| 发布年份 | 2025 | 2024 | |
| 细分市场 | Data center | Data center | |
| 适用场景 | Frontier AI training largest model workloads | Large model training inference for 70B+ parameter models | |
| 云端价格 | |||
| 最便宜的按需 | — | $2.05/hr | |
| 最便宜的竞价 | — | $3.59/hr | |
| 供应商 | 1 | 3 | |
| 供应商价格（按需） | |||
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不适用 | $2.05/hr | |
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不适用 | $3.44/hr | |
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不适用 | $3.59/hr | |
NVIDIA B300
NVIDIA H200 SXM
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|---|---|---|---|
| 概览 | |||
| Trustpilot 评分 | 4.4 | 4.6 | 3.7 |
| 总部 | United States | United States | United States |
| 供应商类型 | GPU市场 | 不适用 | 以GPU为中心 |
| 适用场景 | AI训练，推理，微调，Stable Diffusion，批处理，研究，大型语言模型服务，生成式AI | AI训练、推理、微调、大型语言模型部署、大型语言模型服务、计算机视觉、初创企业、生成式AI、研究 | AI训练、推理、微调、Stable Diffusion、批处理、渲染、研究、大型语言模型服务、生成式AI |
| GPU Hardware | |||
| GPU 型号 | B200，H200，H100 SXM，H100 NVL，A100 SXM，A100 PCIe，RTX 5090，RTX 5080，RTX 5070 Ti，RTX 6000 Pro，RTX 6000 Ada，RTX 4500 Ada，RTX A6000，RTX A5000，RTX A4000，L40S，L40，A40，A10，RTX 4090，RTX 4080，RTX 4070 Ti，RTX 4070，RTX 4060 Ti，RTX 4060，RTX 3090 Ti，RTX 3090，RTX 3080 Ti，RTX 3080，RTX 3070 Ti，RTX 3070，Tesla V100，Tesla T4，A2，GTX 1080 | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| 最大显存 (GB) | 192 | 192 | 288 |
| 每实例最大 GPU 数 | 8 | 8 | 8 |
| 互联 | NVLink，InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 起始价格 ($/小时) | $0.06/hr | $0.76/hr | $0.06/hr |
| 计费粒度 | 每秒 | 按秒计费 | 每秒 |
| 竞价/可抢占 | 是 | 否 | 是 |
| 预留折扣 | 最高可达50%（1-6个月预订） | 不适用 | 15-29%（1个月至1年计划） |
| 免费额度 | 注册时赠送少量测试积分 | 60 天内赠送 200 美元免费额度 | 首次消费满10美元后奖励5-500美元 |
| 出站费用 | 根据主机不同而异（$/TB） | 无（包含在套餐中） | 无（免费） |
| 存储 | 根据主机不同而异（$/GB/小时，实例存在期间计费） | 500-720 GiB NVMe 启动盘（包含），大配置含 5 TiB NVMe 临时存储，卷存储费用为 0.10 美元/GiB/月 | 容器/卷（每GB每月0.10美元），空闲卷（每GB每月0.20美元），网络存储（每GB每月0.07美元 1TB） |
| Infrastructure | |||
| 区域 | 500+地点，40+数据中心 | 纽约（NYC2）、多伦多（TOR1）、亚特兰大（ATL1）、里士满（RIC1）、阿姆斯特丹（AMS3） | 31个全球区域 |
| 正常运行时间 SLA | 无正式SLA（可见主机可靠性评分） | 99% | 99.99% |
| Developer Experience | |||
| 框架 | PyTorch，TensorFlow，CUDA，vLLM，ComfyUI | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Docker 支持 | 是 | 是 | 是 |
| SSH 访问 | 是 | 是 | 是 |
| Jupyter 笔记本 | 是 | 是 | 是 |
| API / 命令行界面 | 是 | 是 | 是 |
| 设置时间 | 秒 | 分钟 | 即时 |
| Kubernetes Support | 否 | 是 | 否 |
| Business Terms | |||
| 最小承诺 | 无 | 无 | 无 |
| 合规性 | SOC 2 类型2，HIPAA，GDPR，CCPA | SOC 2 类型 II、SOC 3、HIPAA（含 BAA）、CSA STAR 1 级 | SOC 2 类型 II |
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