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GPU 对比 · Blackwell vs Hopper
NVIDIA RTX PRO 6000 vs H100。
两种方式获得单卡 80–96 GB 显存。RTX PRO 6000（Blackwell，PCIe）显存更大，支持 FP4 和 RT Core，价格约为一半；H100 SXM（Hopper）显存带宽是其两倍，并支持 GPU 间 NVLink 互联，这对多 GPU 训练很重要。
- 96 vs 80 GB显存
- 1.6 vs 3.35 TB/s显存带宽
- $959 vs $1,779每块 GPU 每月
RTX PRO 6000 vs H100：该租哪一款。
适合 RTX PRO 6000 的场景
- 您在单块 GPU 上做部署或微调：96 GB 显存足以让一张卡运行 FP8 精度的 70B 模型。
- 您想在同一张卡上同时运行 FP4 推理、渲染和视频编解码。
- 价格是关键：每块 GPU 每月 $959 对比 $1,779。
适合 H100 的场景
- 您需要跨多块 GPU 训练：NVLink 4 每块 GPU 可传输 900 GB/s；而 RTX PRO 6000 只能通过 PCIe 通信。
- 显存带宽决定了您的速度：3.35 TB/s 对比 1.6 TB/s。
- 您想要最成熟、专为 Hopper 调优的 LLM 软件栈。
RTX PRO 6000 vs H100：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 RTX PRO 6000 | NVIDIA H100 | H100 / RTX PRO 6000 |
|---|---|---|---|
| 架构 | Blackwell | Hopper, TSMC 4N | — |
| 外形规格 | 服务器版，被动散热 PCIe 卡 | SXM5 模组 | — |
| 显存 | 96 GB 带 ECC 的 GDDR7，512 位 | 80 GB HBM3，5,120 位 | 0.83× |
| 显存带宽 | 1,597 GB/s | 3.35 TB/s | 2.1× |
| GPU 间互联 | 无（PCIe 5.0 x16） | NVLink 4，每块 GPU 900 GB/s | — |
| FP4 张量吞吐量（密集） | 4.0 PFLOPS | 不支持 | — |
| FP8 张量吞吐量（密集） | 2,000 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | 相同 |
| FP16 / BF16 张量吞吐量（密集） | 1,000 TFLOPS | 989 TFLOPS | 相同 |
| FP64 | — | 34 / 67 TFLOPS | — |
| 最大功耗 | 最高 600 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 | 24 vCPU · 180 GB RAM · 1.92 TB | 20 vCPU · 200 GB RAM · 2 TB | — |
NVIDIA 未说明其 RTX PRO 6000 服务器版的张量数据是否使用了稀疏计算。来源： NVIDIA RTX PRO 6000 服务器版 · NVIDIA H100. 完整规格表： RTX PRO 6000 · H100
RTX PRO 6000 vs H100：租用价格。
在 CryptGPU，RTX PRO 6000 每块 GPU 的月租价格为 $959，H100 为 $1,779，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 RTX PRO 6000 | NVIDIA H100 | H100 / RTX PRO 6000 |
|---|---|---|---|
| 每块 GPU 月租价格 | $959 | $1,779 | 1.86× |
| 等效每 GPU 小时价格 | $1.31 | $2.44 | — |
| 每 GB 显存月租价格 | $9.99 | $22.24 | 2.2× |
| 每 PFLOPS 密集 FP8 月租价格 | $480 | $899 | 1.87× |
| 最大服务器 | 8× · $7,672/月 | 8× · $14,232/月 | — |
| 市场中位价（每块 GPU） | $1,380 | $2,548 | — |
| 低于中位价 | −31% | −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 RTX PRO 6000 服务器 · 配置 H100 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） | RTX PRO 6000 · FP8 | H100 · FP8 | RTX PRO 6000 · 4 位 | H100 · 4 位 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.5-9B | 1× | 1× | 1× | 1× |
| Gemma 4 31B | 1× | 1× | 1× | 1× |
| Llama 3.3 70B | 1× | 2× | 1× | 1× |
| gpt-oss-120b | 2× | 2× | 1× | 2× |
| DeepSeek-V4-Flash | 4× | 8× | 4× | 4× |
| Qwen3.5-397B-A17B | 8× | 8× | 4× | 4× |
| DeepSeek-R1 (671B) | — | — | 8× | 8× |
| 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？
RTX PRO 6000 vs H100 常见问题。
详细了解各款 GPU：NVIDIA RTX PRO 6000 · NVIDIA H100。
在推理场景中，RTX PRO 6000 能替代 H100 吗？
多数情况下可以：它显存更大（96 GB 对比 80 GB），支持 FP4，价格约为一半。但在带宽受限的场景下，H100 单 GPU 的 token 生成速度更快，且跨 GPU 扩展性更好。
训练场景下哪款更好？
多 GPU 训练选 H100 更好，得益于 NVLink 和 HBM 带宽。RTX PRO 6000 更适合大模型的单 GPU 微调（LoRA、QLoRA）。
张量吞吐量数据可以直接比较吗？
并不完全可比：NVIDIA 未说明其 RTX PRO 6000 服务器版的数据是否使用了稀疏计算，而我们展示的 H100 数据为密集吞吐量。建议先比较显存和带宽。
其他 GPU 对比。
租用 RTX PRO 6000 或 H100。
独享服务器可配置 1 至 8 块 GPU，统一月付价格，支持加密货币支付；10 分钟内上线，无需 KYC。