H100 مقابل H200 مقابل B200: اختيار وحدات معالجة الرسومات NVIDIA المناسبة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي لديك
تمثل أحدث تشكيلة من وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA تحديًا مثيرًا للاهتمام لأي شخص يقوم ببناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي. لقد أثبت H100 أنه حصان عمل موثوق به؛ ويعد H200 بتحسينات كبيرة في الذاكرة، ويزعم B200 الجديد أن مكاسب الأداء تبدو جيدة للغاية لدرجة يصعب تصديقها. ولكن مع علامات الأسعار التي يمكن أن تجعل عينيك تدمعان، والتوافر الذي يتفاوت بشكل كبير، فإن اتخاذ القرار الصحيح يتطلب فهم ما يميز هذه الرقائق عن الشرائح التسويقية. لقد أمضينا وقتًا في تحليل الآثار المترتبة على كل خيار في العالم الحقيقي، بدءًا من متطلبات الطاقة إلى مكاسب الأداء الفعلية، لمساعدتك في معرفة وحدة معالجة الرسومات التي تناسب عبء العمل والجدول الزمني المحدد.
ثالوث وحدة معالجة الرسومات: فهم الخيارات المتاحة أمامك
تعمل ثورة الذكاء الاصطناعي على السيليكون، وتمثل أحدث عروض NVIDIA قفزات نوعية في ما هو ممكن من الناحية الحسابية. تتميز وحدة معالجة الرسومات H200 بذاكرة (VRAM) أكبر بنسبة 76% من H100 ونطاق ترددي أعلى للذاكرة بنسبة 43%. تُسرِّع وحدة معالجة الرسومات B200 بشكل كبير من التدريب (حتى 3 أضعاف وحدة H100) والاستدلال (حتى 15 ضعف وحدة H100)، مما يجعلها مثالية لأكبر النماذج والسياقات القصوى.
H100: العمود الفقري الذي أثبت كفاءته في العمل
أثبت H100 نفسه كمعيار ذهبي لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي عند إطلاقه. كانت NVIDIA H100 في السابق أقوى وحدة معالجة رسومات NVIDIA وأكثرها قابلية للبرمجة. وهي تتميز بالعديد من التحسينات المعمارية، بما في ذلك زيادة التردد الأساسي لوحدة معالجة الرسومات وتحسين القدرة الحاسوبية.
المواصفات الرئيسية:
الذاكرة: 80 جيجابايت HBM3 (96 جيجابايت في تكوينات محددة)
عرض النطاق الترددي للذاكرة: 3.35 تيرابايت/ثانية
الطاقة الإنتاجية القصوى: 700 واط
الهندسة المعمارية: هوبر
الأفضل لـ معلمات LLM القياسية التي تصل إلى 70B، وأعباء عمل الإنتاج المثبتة
H200: وحش الذاكرة H200: وحش الذاكرة
فكّر في H200 على أنه شقيق H100 الذي قرر أن 80 جيجابايت من الذاكرة لم تكن كافية. استنادًا إلى بنية NVIDIA Hopper™، فإن NVIDIA H200 هو أول وحدة معالجة رسومات (GPU) تقدم 141 جيجابايت (GB) من ذاكرة HBM3e بسرعة 4.8 تيرابايت في الثانية (TB/s).
المواصفات الرئيسية:
الذاكرة: 141 جيجابايت HBM3e
عرض النطاق الترددي للذاكرة: 4.8 تيرابايت/ثانية
TDP: 700 واط (نفس H100!)
الهندسة المعمارية: هوبر
الأفضل لـ النماذج الأكبر (معلمات 100B+) والتطبيقات ذات السياق الطويل
الخطوة العبقرية؟ كل من H100 و H200 يرتشفان من نفس القشة بقدرة 700 واط. إن NVIDIA H200 ليس أسرع فحسب؛ بل إنه يعصر المزيد من العصير - مما يوفر إنتاجية أسرع دون أي عبء إضافي.
B200: إطلاق العنان للمستقبل
ادخل إلى B200 - بنية Blackwell الرائدة من Blackwell من VIDIA التي تجعل الأجيال السابقة تبدو وكأنها كانت تتلاعب بالترانزستورات. يحتوي B200 على 208 مليار ترانزستور (مقابل 80 مليار في H100/H200) ويقدم قدرات تغير قواعد اللعبة.
المواصفات الرئيسية:
الذاكرة: 192 جيجابايت HBM3e
عرض النطاق الترددي للذاكرة: 8 تيرابايت/ثانية
الطاقة الإنتاجية القصوى: 1000 واط
الهندسة المعمارية: بلاكويل (تصميم ثنائي الشريحة)
الأفضل لـ موديلات الجيل التالي، والسياقات الطويلة للغاية، والتحقق من المستقبل
التعمق في الأداء: أين يلتقي المطاط بالطريق
الأداء التدريبي
تحكي الأرقام قصة مقنعة. عند مقارنة وحدات معالجة الرسومات المفردة، تُظهر وحدة معالجة الرسومات Blackwell B200 زيادة في الأداء تبلغ حوالي 2.5 ضعف أداء وحدة معالجة الرسومات H200 المفردة، استناداً إلى الرموز في الثانية. ومع ذلك، هنا يصبح الأمر أكثر إثارة للإعجاب: توفر وحدة معالجة الرسومات DGX B200 أداءً في التدريب يفوق أداء التدريب بـ 3 أضعاف أداء نظام DGX H100 بـ 15 ضعفاً.
قدرات الاستدلال
بالنسبة للمؤسسات التي تركز على النشر، غالبًا ما يكون لأداء الاستدلال الأولوية على سرعة التدريب. يعمل H200 على تعزيز سرعة الاستدلال بما يصل إلى ضعفين مقارنةً بوحدات معالجة الرسومات H100 عند التعامل مع وحدات معالجة LLM مثل Llama2. B200؟ إنه يلعب في دوري مختلف تمامًا مع هذا التحسن بمقدار 15 ضعفًا مقارنةً بأنظمة H100.
عرض النطاق الترددي للذاكرة: البطل المجهول
يحدد النطاق الترددي للذاكرة مدى السرعة التي يمكن لوحدة معالجة الرسومات الخاصة بك تغذية البيانات إلى أنوية الحوسبة الخاصة بها. فكّر في الأمر على أنه الفرق بين الشرب من خلال قشة مقابل خرطوم إطفاء الحريق:
H100: 3.35 تيرابايت/ثانية (محترم)
H200: 4.8 تيرابايت/ثانية (تحسين بنسبة 43%)
B200: 8 تيرابايت/ثانية (عالم آخر)
يزداد عرض النطاق الترددي لذاكرة H200 إلى 4.8 تيرابايت/ثانية، بزيادة عن ذاكرة H100 التي تبلغ 3.35 تيرابايت/ثانية. هذا النطاق الترددي الإضافي مهم عندما تقوم بدفع مجموعات بيانات ضخمة من خلال الشريحة - لا يجلس نموذجك في انتظار وصول البيانات. بالنسبة لأعباء العمل كثيفة الذاكرة، يظهر هذا الاختلاف في أوقات التدريب.
تحليل التكلفة: ما تدفعه
كانت أسعار وحدات معالجة الرسومات هذه متفاوتة هذا العام. بدأ سعر H100 في عام 2025 بحوالي 8 دولارات في الساعة على المنصات السحابية، ولكن زيادة العرض أدت إلى انخفاضه إلى 1.90 دولار في الساعة، بعد التخفيضات الأخيرة في أسعار AWS بنسبة تصل إلى 44%، مع نطاقات نموذجية تتراوح بين 2 إلى 3.50 دولار في الساعة، اعتمادًا على المزود.
إذا كنت تشتري بشكل مباشر، ضع ميزانية لا تقل عن 25,000 دولار لكل وحدة معالجة رسومات H100. وهذه هي البداية فقط - بمجرد أن تأخذ في الحسبان الشبكات والتبريد وبقية البنية التحتية، فإن إعداد وحدة معالجة رسومات متعددة مناسبة يتجاوز بسهولة 400,000 دولار. هذه ليست عمليات شراء اندفاعية.
H200 بريميوم
توقّع تكاليف أعلى بنسبة 20-25% تقريبًا من H100، سواء للشراء أو التأجير السحابي. وغالباً ما تبرر ميزة الذاكرة العلاوة لأعباء عمل محددة.
استثمار B200
علاوة عالية في البداية (أكثر من 25% على H200)، وتوافر محدود في وقت مبكر من عام 2025، ولكن أداء وكفاءة استثنائيين على المدى الطويل. يدفع المستخدمون الأوائل مقابل الأداء المتطور.
اعتبارات النشر الخاصة بفرق البنية التحتية
متطلبات الطاقة والتبريد
لا يروي برنامج التنمية التكنولوجية سوى جزء من القصة:
H100/H200: 700 واط تعني أن البنية التحتية الحالية تعمل غالبًا
B200: يستهلك B200 1000 واط، بزيادة عن جهاز H100 الذي يستهلك 700 واط. لا يزال بإمكان أجهزة B200 استخدام التبريد الهوائي، ولكن تتوقع NVIDIA أن يعتمد المستخدمون التبريد السائل أكثر من أي وقت مضى.
توافق الإسقاط
بالنسبة للفرق التي لديها بنية تحتية H100 قائمة، توفر H200 مسار ترقية مقنع. صُممت لوحات HGX B100 لتكون متوافقة مع لوحات HGX H100، وتعمل بنفس معدل الاستهلاك الكلي لكل وحدة معالجة حرارية البالغ 700 وات. تقدم B100 مزايا Blackwell دون الحاجة إلى إصلاح البنية التحتية.
الجدول الزمني للتوفر
H100: متاحة بسهولة، وتحسين العرض
H200: تم إصدار وحدات معالجة الرسومات H200 في منتصف عام 2024 وهي متوفرة الآن على نطاق واسع.
B200: يتوفر B200 حالياً لدى موفري خدمات سحابية محددين وبكميات محدودة للعملاء من المؤسسات.
مصفوفة القرارات الواقعية
اختر H100 عندما:
تتطلب قيود الميزانية قيمة مثبتة.
تتضمن أعباء العمل نماذج تحتوي على ما يصل إلى 70 مليار معلمة.
تدعم البنية التحتية الحالية وحدات معالجة الرسومات بقدرة 700 وات بشكل مثالي
أهمية التوافر الفوري
اختر H200 عندما:
تحد اختناقات الذاكرة من الأداء الحالي.
تهيمن التطبيقات ذات السياق الطويل على أعباء العمل.
لا يمكن أن تستوعب ميزانيات الطاقة B200.
تعمل الترقيات القابلة للإسقاط على زيادة عائد الاستثمار إلى أقصى حد
اختر B200 عندما:
التوفير المستقبلي يتفوق على التكاليف الحالية.
أحجام النماذج القصوى (200 مليار + معلمات) على خارطة الطريق.
تحديث البنية التحتية يتماشى مع ترقيات وحدة معالجة الرسومات.
الأداء لكل واط غير قابل للتفاوض.
ميزة الإنترول
إن نشر هذه الوحوش ليس مشروعاً يدوياً. سواء كنت تقوم بالتوسع من عدد قليل من وحدات معالجة الرسومات إلى الآلاف، فإن النشر المناسب للبنية التحتية يحدد ما إذا كنت تعمل بأعلى كفاءة أو تترك الأداء على الطاولة. تتفهم فرق النشر الاحترافية الفروق الدقيقة - بدءاً من التكوينات المثلى للحامل إلى توصيلات الألياف البصرية المعقدة التي تحافظ على عمل هذه المجموعات.
خلاصة القول القيام بالاختيار الذكي
لا يزال H100 هو العمود الفقري الموثوق به لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي السائدة. يعمل H200 على سد الفجوة بين اليوم والغد مع ترقيات الذاكرة الرائعة بمستويات طاقة مألوفة. B200؟ إنها تراهن على مستقبل تزداد فيه نماذج الذكاء الاصطناعي تعقيداً بشكل كبير.
يعتمد اختيارك في النهاية على ثلاثة عوامل: الاحتياجات الفورية، ومسار النمو، وجاهزية البنية التحتية. ستساعدك مواءمة اختيار وحدة معالجة الرسومات مع تعقيد النموذج وطول السياق وأهداف التوسع في إيصال مشروعك إلى السوق بكفاءة وتمكين التوسع بمرور الوقت.
سباق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لا يتباطأ. سواء اخترت H100 الذي أثبت كفاءته، أو H200 المتوازن، أو B200 الذي يدفع الحدود، هناك شيء واحد مؤكد: مستقبل الذكاء الاصطناعي يعمل على سيليكون NVIDIA، واختيار وحدة معالجة الرسومات المناسبة اليوم يحدد ميزتك التنافسية غدًا.
هل أنت مستعد لنشر الجيل التالي من البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي؟ إن وحدة معالجة الرسومات المناسبة هي مجرد البداية فقط - فالنشر الاحترافي يُحدث الفرق بين الأداء النظري والأداء الفعلي.
المراجع
NVIDIA. "وحدة معالجة الرسومات H200 Tensor Core." مركز بيانات NVIDIA. تم الوصول إليه في يونيو 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h200/.
NVIDIA. "DGX B200: الأساس لمصنع الذكاء الاصطناعي الخاص بك." مركز بيانات NVIDIA. تم الوصول إليه في يونيو 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b200/.
وايت فايبر "اختيار البنية التحتية لوحدة معالجة الرسومات لتدريب LLM في عام 2025: NVIDIA H100 مقابل H200 مقابل B200." مدونة WhiteFiber. تم الوصول إليها في يونيو 2025. https://www.whitefiber.com/blog/choosing-gpu-infrastructure.
يوفيشن "NVIDIA H200 مقابل H100: أداء أفضل بدون زيادة في الطاقة." مقالات Uvation. تم الوصول إليها في يونيو 2025. https://uvation.com/articles/nvidia-h200-vs-h100-better-performance-without-the-power-spike.
جارفيسلابز "دليل أسعار NVIDIA H100 2025: التكاليف التفصيلية والمقارنات ورؤى الخبراء." مستندات Jarvislabs. 12 أبريل 2025. https://docs.jarvislabs.ai/blog/h100-price.
مراكز البيانات TRG Datacenters. "NVIDIA H200 مقابل Blackwell: أيهما يجب عليك شراؤه لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟ مركز موارد TRG Datacenters. 13 نوفمبر 2024. https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-h200-vs-blackwell/.
أوري. "نظرة عامة على وحدة معالجة الرسومات NVIDIA H200." مدونة أوري. 24 يناير 2025. https://blog.ori.co/nvidia-h200-vs-h100.
إنفيديا. "وصول منصة NVIDIA Blackwell Platform لتشغيل عصر جديد من الحوسبة." غرفة أخبار NVIDIA. تم الوصول إليها في يونيو 2025. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-platform-arrives-to-power-a-new-era-of-computing.
حوسبة CUDO. "NVIDIA H100 مقابل H200: كيف تتم المقارنة بينهما؟ مدونة CUDO Compute. 12 أبريل 2024. https://www.cudocompute.com/blog/nvidia-h100-vs-h200-how-will-they-compare.
DataCrunch. "NVIDIA H200 مقابل H100: الاختلافات الرئيسية لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي." مدونة DataCrunch. 6 فبراير 2025. https://datacrunch.io/blog/nvidia-h200-vs-h100.
تومز هاردوير "الجيل التالي من وحدة معالجة الرسومات للذكاء الاصطناعي من Nvidia أسرع 4 مرات من Hopper: توفر وحدة معالجة الرسومات Blackwell B200 ما يصل إلى 20 بيتافلوب من الحوسبة وغيرها من التحسينات الهائلة." تومز هاردوير. 18 مارس 2024. https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidias-next-gen-ai-gpu-revealed-blackwell-b200-gpu-delivers-up-to-20-petaflops-of-compute-and-massive-improvements-over-hopper-h100.
شركة Exxact "مقارنة بين Blackwell و Hopper | B200 و B100 مقابل H200 و H100." مدونة Exxact. تم الوصول إليه في يونيو 2025. https://www.exxactcorp.com/blog/hpc/comparing-nvidia-tensor-core-gpus.
تريند فورس "[أخبار] تسريب من ديل يكشف عن إطلاق محتمل لـ NVIDIA لـ B200 العام المقبل." أخبار تريند فورس. 4 مارس 2024. https://www.trendforce.com/news/2024/03/04/news-dell-leak-reveals-nvidias-potential-b200-launch-next-year/.
أناند تيك "الإعلان عن بنية NVIDIA Blackwell Architecture ومسرعات B200/B100: الذهاب أكبر مع بيانات أصغر." أناند تك. 18 مارس 2024. https://www.anandtech.com/show/21310/nvidia-blackwell-architecture-and-b200b100-accelerators-announced-going-bigger-with-smaller-data.
داتا كرانش "مواصفات وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Blackwell B100 و B200 وتوافرها." مدونة DataCrunch. 6 فبراير 2025. https://datacrunch.io/blog/nvidia-blackwell-b100-b200-gpu.
