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H100 vs H200：该租哪一款。
适合 H100 的场景
- 您的模型、KV 缓存和批处理数据能放进单块 GPU 的 80 GB 显存（按我们的选型规则，FP8 精度下约为 60B 参数以内）。
- 您的任务受算力限制，例如训练或微调中等规模模型：两款 GPU 的张量吞吐量相同。
- 您想要 Hopper GPU 中最低的月租价格：$1,779 对比 $2,279。
适合 H200 的场景
- 您需要部署 70B 级模型：FP8 精度下约需 84 GB 显存，单块 H200 即可容纳，但 H100 需要两块。
- 您需要处理长上下文或更大批次：单块 GPU 多出的 61 GB 显存可用于 KV 缓存。
- 您的工作负载中 token 生成受显存带宽限制：多出 43% 的带宽能让同样的核心更快地获取数据。
H100 vs H200：规格并列对比。
数据均引自 NVIDIA 公布的官方规格（按单 GPU 计），张量数据均为密集峰值吞吐量。
| 每块 GPU | NVIDIA H100 | NVIDIA H200 | H200 / H100 |
|---|---|---|---|
| 架构 | Hopper, TSMC 4N | Hopper | — |
| 外形规格 | SXM5 模组 | SXM 模组 | — |
| 显存 | 80 GB HBM3，5,120 位 | 141 GB HBM3e | 1.76× |
| 显存带宽 | 3.35 TB/s | 4.8 TB/s | 1.43× |
| GPU 间互联 | NVLink 4，每块 GPU 900 GB/s | NVLink 4，每块 GPU 900 GB/s | 相同 |
| FP4 张量吞吐量（密集） | 不支持 | 不支持 | — |
| FP8 张量吞吐量（密集） | 1,979 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | 相同 |
| FP16 / BF16 张量吞吐量（密集） | 989 TFLOPS | 989 TFLOPS | 相同 |
| FP64 | 34 / 67 TFLOPS | 34 / 67 TFLOPS | 相同 |
| 最大功耗 | 最高 700 W，可配置 | 最高 700 W，可配置 | — |
| 每台服务器的 GPU 数量 | 1, 2, 4, 8 | 1, 2, 4, 8 | — |
| 每块 GPU 配套资源 | 20 vCPU · 200 GB RAM · 2 TB | 24 vCPU · 256 GB RAM · 3.84 TB | — |
来源： NVIDIA H100 · NVIDIA H200. 完整规格表： H100 · H200
H100 vs H200：租用价格。
在 CryptGPU，H100 每块 GPU 的月租价格为 $1,779，H200 为 $2,279，均比公开按需价格的市场中位价低 30%，支持加密货币支付，无需 KYC。按小时价格为月租价格除以 730 小时所得。
| CryptGPU | NVIDIA H100 | NVIDIA H200 | H200 / H100 |
|---|---|---|---|
| 每块 GPU 月租价格 | $1,779 | $2,279 | 1.28× |
| 等效每 GPU 小时价格 | $2.44 | $3.12 | — |
| 每 GB 显存月租价格 | $22.24 | $16.16 | 0.73× |
| 每 PFLOPS 密集 FP8 月租价格 | $899 | $1,152 | 1.28× |
| 最大服务器 | 8× · $14,232/月 | 8× · $18,232/月 | — |
| 市场中位价（每块 GPU） | $2,548 | $3,259 | — |
| 低于中位价 | −30% | −30% | — |
无论服务器规模大小，每块 GPU 价格相同，不按小时计费。 我们如何比较价格 · 配置 H100 服务器 · 配置 H200 服务器
各款 GPU 能装下哪些模型。
按精度列出可容纳各模型的最小服务器规格；经验法则已为 KV 缓存预留余量，按 GPU 显存的 92% 可用计算。
| 模型 （总参数量） | H100 · FP8 | H200 · FP8 | H100 · 4 位 | H200 · 4 位 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.5-9B | 1× | 1× | 1× | 1× |
| Gemma 4 31B | 1× | 1× | 1× | 1× |
| Llama 3.3 70B | 2× | 1× | 1× | 1× |
| gpt-oss-120b | 2× | 2× | 2× | 1× |
| DeepSeek-V4-Flash | 8× | 4× | 4× | 2× |
| Qwen3.5-397B-A17B | 8× | 4× | 4× | 2× |
| DeepSeek-R1 (671B) | — | 8× | 8× | 4× |
| Kimi K2.6 (1T) | — | — | — | 8× |
FP8 ≈ 1.2 字节/参数，4-bit ≈ 0.65 字节/参数。— 表示超出该 GPU 最大服务器规格。为其他模型选型 · LLM 需要多少显存？
H100 vs H200 常见问题。
详细了解各款 GPU：NVIDIA H100 · NVIDIA H200。
H200 比 H100 更快吗？
两者的算力核心同为 Hopper 芯片，因此受算力限制的任务速度相近。而在显存带宽制约任务的场景下，例如 LLM token 生成，H200 凭借 4.8 TB/s（对比 3.35 TB/s）的带宽更快，并能用更少的 GPU 容纳更大的模型和批次。
租用 H200 要贵多少？
按每块 GPU 每月计算，$2,279 对比 $1,779。按每 GB 显存计算 H200 更便宜：每月 $16.16 对比 $22.24。
70B 模型能在单块 H100 上运行吗？
FP8 精度下不行：按我们的经验法则约需 84 GB，超过了 80 GB。4-bit 量化下约需 46 GB，可以放进单块 H100。FP8 精度下则可以放进单块 H200，或两块 H100。
H100 和 H200 使用的软件相同吗？
相同。两者都是 Hopper 架构 GPU，配备 FP8 Transformer Engine 和 NVLink 4，并支持相同的 CUDA、cuDNN、TensorRT-LLM、vLLM 和 SGLang。