H100 vs H200 vs B200: Memilih GPU NVIDIA yang Tepat untuk Beban Kerja AI Anda
Jajaran GPU terbaru NVIDIA menghadirkan tantangan yang menarik bagi siapa pun yang membangun infrastruktur AI. H100 telah membuktikan dirinya sebagai pekerja keras yang andal; H200 menjanjikan peningkatan memori yang signifikan, dan B200 yang baru mengklaim peningkatan kinerja yang terdengar terlalu bagus untuk menjadi kenyataan. Tetapi dengan label harga yang dapat membuat mata Anda berair dan ketersediaan yang sangat bervariasi, membuat pilihan yang tepat membutuhkan pemahaman tentang apa yang membedakan chip ini di luar slide pemasaran. Kami telah menghabiskan waktu untuk menganalisis implikasi dunia nyata dari setiap opsi, mulai dari kebutuhan daya hingga peningkatan performa aktual, untuk membantu Anda mengetahui GPU mana yang sesuai dengan beban kerja dan jadwal Anda.
Trinitas GPU: Memahami Pilihan Anda
Revolusi AI berjalan pada silikon, dan penawaran terbaru NVIDIA mewakili lompatan kuantum dalam hal komputasi. GPU H200 memiliki memori (VRAM) 76% lebih banyak daripada H100 dan bandwidth memori 43% lebih tinggi. B200 secara signifikan mempercepat pelatihan (hingga 3 kali lipat dari H100) dan inferensi (hingga 15 kali lipat dari H100), menjadikannya ideal untuk model terbesar dan konteks ekstrem.
H100: Pekerja Keras yang Telah Terbukti
H100 memantapkan dirinya sebagai standar emas untuk beban kerja AI pada saat peluncurannya. NVIDIA H100 sebelumnya merupakan GPU NVIDIA yang paling kuat dan dapat diprogram. GPU ini memiliki beberapa peningkatan arsitektur, termasuk peningkatan frekuensi inti GPU dan peningkatan daya komputasi.
Spesifikasi Utama:
Memori: 80GB HBM3 (96GB dalam konfigurasi tertentu)
Bandwidth Memori: 3,35 TB/s
TDP: 700W
Arsitektur: Hopper
Terbaik untuk: LLM standar hingga parameter 70B, beban kerja produksi yang telah terbukti
H200: Monster Memori
Bayangkan H200 sebagai saudara kandung H100 yang berprestasi, yang memutuskan bahwa memori 80 GB tidak cukup. Berdasarkan arsitektur NVIDIA Hopper™, NVIDIA H200 merupakan GPU pertama yang menawarkan memori HBM3e sebesar 141 gigabyte (GB) dengan kecepatan 4,8 terabyte per detik (TB/detik).
Spesifikasi Utama:
Memori: 141GB HBM3e
Bandwidth Memori: 4,8 TB/s
TDP: 700W (sama dengan H100!)
Arsitektur: Hopper
Paling cocok untuk: Model yang lebih besar (100B+ parameter), aplikasi dengan konteks yang panjang
Langkah yang jenius? Baik H100 dan H200 meminum dari sedotan 700W yang sama. NVIDIA H200 tidak hanya lebih cepat; tetapi juga memeras lebih banyak tenaga - menghasilkan throughput yang lebih cepat tanpa beban tambahan.
B200: Masa Depan yang Belum Terwujud
Masuklah ke dalam arsitektur Blackwell andalan B200-NVIDIA yang membuat generasi sebelumnya terlihat seperti karung pasir. B200 mengemas 208 miliar transistor (dibandingkan 80 miliar pada H100/H200) dan memperkenalkan kemampuan yang mengubah permainan.
Spesifikasi Utama:
Memori: 192GB HBM3e
Bandwidth Memori: 8 TB/s
TDP: 1000W
Arsitektur: Blackwell (desain chip ganda)
Paling cocok untuk: Model generasi berikutnya, konteks yang sangat panjang, pemeriksaan masa depan
Kinerja Penyelaman Mendalam: Di mana Karet Bertemu dengan Jalan
Kinerja Pelatihan
Angka-angka tersebut menceritakan kisah yang menarik. Saat membandingkan GPU tunggal, GPU Blackwell B200 menunjukkan peningkatan performa sekitar 2,5 kali lipat dari GPU H200, berdasarkan token per detik. Namun, di sinilah yang lebih mengesankan: DGX B200 memberikan performa pelatihan 3 kali lipat dan performa inferensi 15 kali lipat dari sistem DGX H100.
Kemampuan Inferensi
Untuk organisasi yang berfokus pada penerapan, performa inferensi sering kali lebih diutamakan daripada kecepatan pelatihan. H200 meningkatkan kecepatan inferensi hingga 2X lipat dibandingkan dengan GPU H100 saat menangani LLM seperti Llama2. B200? B200 bermain di liga yang berbeda sama sekali dengan peningkatan 15x lipat dibandingkan sistem H100.
Bandwidth Memori: Pahlawan Tanpa Tanda Jasa
Bandwidth memori menentukan seberapa cepat GPU Anda dapat mengumpankan data ke inti komputasi. Anggap saja sebagai perbedaan antara minum melalui sedotan dengan selang pemadam kebakaran:
H100: 3,35 TB/s (terhormat)
H200: 4,8 TB/s (peningkatan 43%)
B200: 8 TB/s (alam semesta lain)
Bandwidth memori H200 meningkat menjadi 4,8 TB/dtk, lebih tinggi dari 3,35 TB/dtk pada H100. Bandwidth ekstra tersebut sangat penting ketika Anda mendorong dataset yang sangat besar melalui chip-model Anda tidak hanya diam saja menunggu data tiba. Untuk beban kerja yang membutuhkan banyak memori, perbedaan ini akan terlihat pada waktu pelatihan Anda.
Analisis Biaya: Apa yang Anda Bayar
Harga GPU ini telah berubah drastis tahun ini. H100 memulai tahun 2025 dengan harga sekitar $8 per jam di platform cloud, tetapi peningkatan pasokan telah menekannya hingga serendah $1,90 per jam, setelah pemotongan harga AWS baru-baru ini hingga 44%, dengan kisaran harga $2-$3,50, tergantung pada penyedia.
Jika Anda membeli secara langsung, anggarkan setidaknya $25.000 per GPU H100. Dan itu baru permulaan-setelah Anda memperhitungkan jaringan, pendinginan, dan infrastruktur lainnya, pengaturan multi-GPU yang tepat dapat dengan mudah melampaui $400.000. Ini bukanlah pembelian yang impulsif.
H200 Premium
Perkirakan biaya sekitar 20-25% lebih tinggi daripada H100, baik untuk pembelian maupun penyewaan cloud. Keunggulan memori sering kali membenarkan harga premium untuk beban kerja tertentu.
Investasi B200
Premi awal yang tinggi (25%+ di atas H200), ketersediaan terbatas di awal tahun 2025, tetapi kinerja dan efisiensi jangka panjang yang luar biasa. Pengguna awal membayar untuk kinerja yang terdepan.
Pertimbangan Penerapan untuk Tim Infrastruktur
Persyaratan Daya dan Pendinginan
TDP hanya menceritakan sebagian dari cerita:
H100/H200: 700W berarti infrastruktur yang ada sering kali berfungsi
B200: B200 mengkonsumsi 1000W, lebih tinggi dari H100 yang hanya 700W. Mesin B200 masih dapat menggunakan pendingin udara, tetapi NVIDIA mengharapkan pengguna untuk lebih banyak menggunakan pendingin cair.
Kompatibilitas Drop-in
Untuk tim dengan infrastruktur H100 yang sudah ada, H200 menawarkan jalur upgrade yang menarik. Papan HGX B100 dirancang agar kompatibel dengan papan HGX H100, beroperasi pada TDP per-GPU yang sama, yaitu 700 Watt. B100 menawarkan manfaat Blackwell tanpa memerlukan perombakan infrastruktur.
Garis Waktu Ketersediaan
H100: Tersedia dengan mudah, meningkatkan pasokan
H200: GPU H200 dirilis pada pertengahan tahun 2024 dan sekarang sudah tersedia secara luas.
B200: B200 saat ini tersedia dari penyedia cloud tertentu dan dalam jumlah terbatas untuk pelanggan perusahaan.
Matriks Keputusan Dunia Nyata
Pilih H100 Kapan:
Keterbatasan anggaran menuntut nilai yang telah terbukti.
Beban kerja melibatkan model dengan hingga 70 miliar parameter.
Infrastruktur yang ada saat ini sangat mendukung GPU 700W
Ketersediaan langsung itu penting
Pilih H200 Kapan:
Kemacetan memori membatasi kinerja saat ini.
Aplikasi dengan konteks yang panjang mendominasi beban kerja.
Anggaran daya tidak dapat mengakomodasi B200.
Upgrade drop-in memaksimalkan ROI
Pilih B200 Kapan:
Pemeriksaan masa depan mengalahkan biaya saat ini.
Ukuran model ekstrem (200B+ parameter) ada di peta jalan.
Modernisasi infrastruktur selaras dengan peningkatan GPU.
Performa per watt tidak bisa ditawar.
Keunggulan Intro
Menerapkan mesin-mesin ini bukanlah proyek DIY. Baik Anda melakukan penskalaan dari beberapa GPU hingga ribuan, penerapan infrastruktur yang tepat menentukan apakah Anda berjalan pada efisiensi puncak atau membiarkan performa tetap di bawah standar. Tim penerapan profesional memahami nuansa yang ada-dari konfigurasi rak yang optimal hingga koneksi serat optik yang rumit yang membuat cluster ini terus bersenandung.
Intinya: Membuat Pilihan Cerdas
H100 tetap menjadi pekerja keras yang andal untuk beban kerja AI utama. H200 menjembatani hari ini dan esok dengan peningkatan memori yang mengesankan pada tingkat daya yang sudah dikenal. B200? Bertaruh pada masa depan di mana model AI tumbuh secara eksponensial lebih kompleks.
Pilihan Anda pada akhirnya bergantung pada tiga faktor: kebutuhan mendesak, lintasan pertumbuhan, dan kesiapan infrastruktur. Menyelaraskan pemilihan GPU dengan kompleksitas model, panjang konteks, dan tujuan penskalaan akan membantu Anda membawa proyek Anda ke pasar secara efisien dan memungkinkan penskalaan dari waktu ke waktu.
Perlombaan infrastruktur AI tidak melambat. Apakah Anda memilih H100 yang telah terbukti, H200 yang seimbang, atau B200 yang mendorong batas, satu hal yang pasti: masa depan AI berjalan dengan silikon NVIDIA, dan memilih GPU yang tepat hari ini menentukan keunggulan kompetitif Anda di masa depan.
Siap untuk menerapkan infrastruktur AI generasi berikutnya? GPU yang tepat hanyalah permulaan-penyebaran profesional membuat perbedaan antara kinerja teoretis dan aktual.
Referensi
NVIDIA. "GPU H200 Tensor Core." Pusat Data NVIDIA. Diakses pada Juni 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h200/.
NVIDIA. "DGX B200: Fondasi untuk Pabrik AI Anda." Pusat Data NVIDIA. Diakses pada Juni 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b200/.
WhiteFiber. "Memilih Infrastruktur GPU untuk Pelatihan LLM pada tahun 2025: NVIDIA H100 vs H200 vs B200." Blog WhiteFiber. Diakses pada Juni 2025. https://www.whitefiber.com/blog/choosing-gpu-infrastructure.
Uvation. "NVIDIA H200 vs H100: Performa Lebih Baik Tanpa Lonjakan Daya." Artikel Uvation. Diakses pada Juni 2025. https://uvation.com/articles/nvidia-h200-vs-h100-better-performance-without-the-power-spike.
Jarvislabs. "Panduan Harga NVIDIA H100 2025: Rincian Biaya, Perbandingan & Wawasan Pakar." Dokumen Jarvislabs. 12 April 2025. https://docs.jarvislabs.ai/blog/h100-price.
Pusat Data TRG. "NVIDIA H200 vs Blackwell: Mana yang Harus Anda Beli untuk Beban Kerja AI dan ML Anda?" Pusat Sumber Daya Pusat Data TRG. November 13, 2024. https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-h200-vs-blackwell/.
Ori. "Tinjauan umum tentang GPU NVIDIA H200." Blog Ori. 24 Januari 2025. https://blog.ori.co/nvidia-h200-vs-h100.
NVIDIA. "Platform NVIDIA Blackwell Hadir untuk Mendukung Era Baru Komputasi." NVIDIA Newsroom. Diakses pada Juni 2025. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-platform-arrives-to-power-a-new-era-of-computing.
CUDO Compute. "NVIDIA H100 versus H200: bagaimana perbandingannya?" Blog CUDO Compute. 12 April 2024. https://www.cudocompute.com/blog/nvidia-h100-vs-h200-how-will-they-compare.
DataCrunch. "NVIDIA H200 vs H100: Perbedaan Utama untuk Beban Kerja AI." Blog DataCrunch. 6 Februari 2025. https://datacrunch.io/blog/nvidia-h200-vs-h100.
Tom's Hardware. "GPU AI generasi berikutnya dari Nvidia 4X lebih cepat dari Hopper: GPU Blackwell B200 menghadirkan komputasi hingga 20 petaflop dan peningkatan besar lainnya." Tom's Hardware. 18 Maret 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.
Exxact Corporation. "Membandingkan Blackwell vs Hopper | B200 & B100 vs H200 & H100." Blog Exxact. Diakses pada Juni 2025. https://www.exxactcorp.com/blog/hpc/comparing-nvidia-tensor-core-gpus.
TrendForce. "[Berita] Bocoran Dell Ungkap Potensi Peluncuran B200 NVIDIA Tahun Depan." Berita TrendForce. 4 Maret 2024. https://www.trendforce.com/news/2024/03/04/news-dell-leak-reveals-nvidias-potential-b200-launch-next-year/.
AnandTech. "Arsitektur NVIDIA Blackwell dan Akselerator B200/B100 Diumumkan: Menjadi Lebih Besar dengan Data yang Lebih Kecil." AnandTech. 18 Maret 2024. https://www.anandtech.com/show/21310/nvidia-blackwell-architecture-and-b200b100-accelerators-announced-going-bigger-with-smaller-data.
DataCrunch. "Spesifikasi dan Ketersediaan GPU NVIDIA Blackwell B100, B200." Blog DataCrunch. 6 Februari 2025. https://datacrunch.io/blog/nvidia-blackwell-b100-b200-gpu.
