H100 与 H200 怎么选：租用价格与性能对比

后台被问得最多的问题之一：租集群的时候，H100 和 H200 差价不小，到底该选哪个？这篇文章把规格差异翻译成实际场景中的体验差异，帮你对号入座。

一张表看懂规格差异

H200 可以理解为 H100 的”显存加强版”：算力（FP16/BF16 的 TFLOPS）几乎相同，但 HBM 显存从 80GB 提到 141GB，显存带宽从 3.35TB/s 提升到 4.8TB/s。互联架构不变，NVLink 和 PCIe 拓扑与 H100 一致，所以集群设计上基本可以无缝替换。

关键洞察是：H200 的提升几乎全部来自”喂得更饱”——更大的显存装得下更大的模型或批次，更高的带宽让显存密集型的推理更快。纯算力敏感的任务，两者速度差距很小。

训练场景：大模型优先 H200

七十亿到三百亿参数的模型训练，H100 完全够用，性价比更高；但如果是千亿参数级别，或者需要超长上下文（比如 128K 以上）的训练，H200 的大显存能减少流水线并行的气泡、放宽张量并行的切分压力，集群整体利用率反而更高。这时差价能被效率赚回来。

推理场景：H200 的主场

大模型推理是最吃显存带宽的负载。同样的模型和并发下，H200 的吞吐普遍比 H100 高出可观的比例，长上下文场景差距更明显。如果你的业务是”少数几个大模型服务大量请求”，H200 往往是更便宜的答案——按有效吞吐折算的单 Token 成本，经常反而更低。

微调与小团队：理性看差价

LoRA/QLoRA 微调七十几亿参数以下的模型，80GB 显存绰绰有余，选 H100 省下的预算可以多租好几周的卡。一个实用的决策法则：先算你的任务瓶颈是”算不过来”还是”装不下”——前者选便宜的 H100，后者选 H200。

价格方面，H200 的时租目前比 H100 高出一到三成不等，随供需波动明显，下单前多比几家平台永远是对的。

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