H200 vs B300 vs RTX PRO 6000: ce GPU alegi pentru inferență AI?

Pe scurt: Pentru inferență, alege GPU-ul mai întâi după memorie și apoi după lățimea de bandă a memoriei. RTX PRO 6000 (96 GB) este alegerea eficientă ca preț pentru modele de până la circa 70B parametri cuantizate și pentru generare de imagini și video. H200 (141 GB, 4,8 TB/s) se potrivește modelelor de clasă 70B cu context lung și mulți utilizatori simultan. B300 (288 GB, până la 8 TB/s) este pentru cele mai mari modele, modele 70B pe 16 biți, modele mixture-of-experts, context foarte lung și rularea mai multor modele pe aceeași placă.

Cele trei GPU-uri pe scurt

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell (Server Edition). 96 GB de memorie GDDR7, lățime de bandă de 1.597 GB/s, până la 600 W. Arhitectură Blackwell cu suport FP4 și Multi-Instance GPU (MIG), care împarte o placă în până la patru GPU-uri izolate. Este și o placă grafică completă, deci același server poate face și randare.

NVIDIA H200. 141 GB de memorie HBM3e, lățime de bandă de 4,8 TB/s, până la 700 W (SXM). Arhitectură Hopper cu suport FP8. NVIDIA o declară de 1,9 ori mai rapidă decât H100 la inferența Llama 2 70B, în principal datorită memoriei mai mari și mai rapide.

NVIDIA B300 (Blackwell Ultra). 288 GB de memorie HBM3e și până la 8 TB/s lățime de bandă per GPU. Arhitectură Blackwell Ultra cu FP4 nativ, construită pentru modele de raționament și servire la scară mare. Într-un server HGX B300 cu 8 GPU-uri, plăcile sunt legate prin NVLink la 1,8 TB/s per GPU.

De ce memoria contează cel mai mult la inferență

Când un model generează text, fiecare token nou necesită citirea ponderilor modelului din memoria GPU. Rezultă două lucruri. În primul rând, ponderile plus KV cache (contextul stocat al fiecărei conversații active) trebuie să încapă în memorie, altfel modelul nu rulează deloc pe acea placă. În al doilea rând, odată ce încape, viteza pe care o vede fiecare utilizator este stabilită în mare parte de lățimea de bandă a memoriei, nu de puterea de calcul. De aceea H200 este mult mai rapidă decât H100 la inferență, deși are aceeași putere de calcul, și de aceea contează cei 8 TB/s ai B300.

O regulă rapidă de dimensionare: numărul de parametri înmulțit cu octeții per parametru (2 la 16 biți, 1 la FP8, circa 0,5 la 4 biți), plus spațiu pentru context.

• Modele de 8B până la 32B: încap ușor pe un RTX PRO 6000 la orice precizie, cu mult spațiu pentru utilizatori simultani.
• 70B la FP8 (circa 70 GB): încape pe un RTX PRO 6000 cu context moderat sau pe un H200 cu context lung și concurență mare.
• 70B la 16 biți (circa 140 GB): prea strâns pentru un H200 după ce adaugi contextul; confortabil pe un B300.
• 120B până la 200B la FP8 sau modele mari mixture-of-experts: B300.
• Modele de peste 400B: două sau mai multe B300 sau mai multe H200 legate prin NVLink.

Ce GPU pentru ce sarcină

Alege RTX PRO 6000 când servești modele mici și medii (chatboți, RAG, asistenți de programare, agenți) de până la 70B cuantizate, rulezi generare de imagini sau video, precum Stable Diffusion sau Flux, ai nevoie de grafică și AI pe același server sau vrei să împarți o placă în patru cu MIG pentru mai multe modele mici. Oferă cea mai multă memorie per dolar dintre cele trei.

Alege H200 când servești în producție modele de clasă 70B cu prompturi lungi și mulți utilizatori simultan, ai nevoie de ecosistemul software matur Hopper și FP8 sau faci și fine-tuning pe același hardware. Lățimea sa de bandă este de circa trei ori mai mare decât a RTX PRO 6000, deci fiecare utilizator primește tokenii mai repede.

Alege B300 când modelul este prea mare pentru orice altceva, vrei să rulezi un model 70B la calitate completă pe 16 biți pe o singură placă, servești modele de raționament cu răspunsuri foarte lungi sau vrei să găzduiești mai multe modele pe un singur GPU. Suportul FP4 îi permite să încapă și să servească modele și mai mari la un cost mai mic per token.

Dar costul?

Întrebarea corectă este costul per token, nu costul pe oră. Un GPU mai mare care servește mult mai mulți utilizatori simultan poate fi mai ieftin per token decât unul mic și supraîncărcat, iar un GPU mic în care încape modelul tău este mult mai ieftin decât unul mare care stă pe jumătate gol. Începe cu cea mai mică placă în care modelul încape cu lungimea de context de care ai nevoie, măsoară tokenii pe secundă sub încărcare reală, apoi compară. Ghidul nostru despre costul rulării AI în producție arată calculul.

Ghid rapid de decizie

• Model sub 32B sau generare de imagini/video: RTX PRO 6000.
• 70B cuantizat, trafic moderat: RTX PRO 6000.
• 70B cu context lung și concurență mare: H200.
• 70B pe 16 biți, modele de peste 100B, MoE, mai multe modele per placă: B300.
• Antrenare sau fine-tuning pentru modele mari: H200 sau B300.

Închiriază H200, B300 și RTX PRO 6000 la OMC Cloud

OMC Cloud oferă toate trei ca GPU-uri dedicate cu acces direct (passthrough), facturate la oră sau lunar, alături de L4, L40S, RTX 6000 Ada, A16 și H100. Serverele vin cu CUDA, PyTorch și TensorFlow preconfigurate, stocare NVMe Gen 5, SLA de disponibilitate de 99,95% și suport 24/7 de la specialiști GPU. Vezi pagina GPU cloud sau ghidul nostru GPU.

Surse: specificațiile oficiale NVIDIA pentru H200, RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition și HGX B300.