H100 vs. H200 vs. B200 : Choisir les bons GPU NVIDIA pour votre charge de travail en IA

La dernière gamme de GPU de NVIDIA représente un défi intéressant pour tous ceux qui construisent une infrastructure d'IA. Le H100 s'est avéré être un cheval de bataille fiable ; le H200 promet des améliorations significatives de la mémoire, et le nouveau B200 revendique des gains de performance qui semblent presque trop beaux pour être vrais. Mais avec des étiquettes de prix qui peuvent faire pleurer et une disponibilité qui varie énormément, faire le bon choix nécessite de comprendre ce qui différencie ces puces au-delà des diapositives marketing. Nous avons passé du temps à analyser les implications réelles de chaque option, des besoins en énergie aux gains de performances réels, pour vous aider à déterminer quel GPU convient le mieux à votre charge de travail spécifique et à votre calendrier.

La trinité du GPU : Comprendre vos options

La révolution de l'IA passe par le silicium, et les dernières offres de NVIDIA représentent un bond en avant dans les possibilités de calcul. Le GPU H200 dispose de 76 % de mémoire supplémentaire (VRAM) par rapport au H100 et d'une bande passante mémoire supérieure de 43 %. Le B200 accélère considérablement l'entraînement (jusqu'à 3 fois plus que le H100) et l'inférence (jusqu'à 15 fois plus que le H100), ce qui le rend idéal pour les modèles les plus vastes et les contextes extrêmes.

H100 : le cheval de bataille qui a fait ses preuves

Dès son lancement, le H100 s'est imposé comme la référence en matière de charges de travail d'IA. Le NVIDIA H100 était auparavant le GPU NVIDIA le plus puissant et le plus programmable. Il présente plusieurs améliorations architecturales, notamment une augmentation de la fréquence du cœur du GPU et une puissance de calcul accrue.

Principales spécifications :

• Mémoire: 80GB HBM3 (96GB dans certaines configurations)

• Bande passante de la mémoire: 3,35 To/s

• TDP: 700W

• Architecture: Hopper

• Le meilleur pour: LLM standard jusqu'à 70B paramètres, charges de travail de production éprouvées

H200 : Le monstre de la mémoire

Le H200 est le frère du H100 qui a décidé que 80 Go de mémoire n'étaient pas suffisants. Basé sur l'architecture NVIDIA Hopper™, le NVIDIA H200 est le premier GPU à offrir 141 gigaoctets (Go) de mémoire HBM3e à 4,8 téraoctets par seconde (TB/s).

Principales spécifications :

• Mémoire: 141 Go HBM3e

• Bande passante de la mémoire: 4,8 To/s

• TDP: 700W (le même que le H100 !)

• Architecture: Hopper

• Meilleur pour: Les grands modèles (100B+ paramètres), les applications à contexte long

Le coup de génie ? Les H100 et H200 s'abreuvent à la même paille de 700W. Le NVIDIA H200 n'est pas seulement plus rapide, il est aussi plus performant, offrant un débit plus élevé sans aucune contrainte supplémentaire.

B200 : L'avenir libéré

Voici le B200, le fleuron de l'architecture Blackwell de NVIDIA, qui donne aux générations précédentes l'impression d'avoir fait du baratin. La B200 contient 208 milliards de transistors (contre 80 milliards pour les H100/H200) et offre des capacités qui changent la donne.

Principales spécifications :

• Mémoire: 192 Go HBM3e

• Bande passante de la mémoire: 8 TB/s

• TDP: 1000W

• Architecture: Blackwell (conception à double puce)

• Idéal pour: Les modèles de nouvelle génération, les contextes extrêmement longs, la protection de l'avenir.

Plongée en profondeur dans la performance : La rencontre du caoutchouc et de la route

Performance de la formation

Les chiffres sont éloquents. En comparant les GPU individuels, le GPU Blackwell B200 démontre une augmentation des performances d'environ 2,5 fois celle d'un GPU H200, sur la base des jetons par seconde. Cependant, c'est là que les choses deviennent encore plus impressionnantes : le DGX B200 offre des performances de formation 3 fois supérieures et des performances d'inférence 15 fois supérieures à celles du système DGX H100.

Capacités d'inférence

Pour les organisations qui se concentrent sur le déploiement, la performance de l'inférence est souvent plus importante que la vitesse d'apprentissage. Le H200 augmente la vitesse d'inférence jusqu'à 2 fois par rapport aux GPU H100 lors de l'utilisation de LLM comme Llama2. Le B200 ? Il joue dans une toute autre catégorie avec une amélioration de 15 fois par rapport aux systèmes H100.

Bande passante de la mémoire : le héros méconnu

La bande passante de la mémoire détermine la vitesse à laquelle votre GPU peut transmettre des données à ses cœurs de calcul. C'est un peu comme si vous buviez avec une paille ou avec un tuyau d'incendie :

• H100: 3,35 TB/s (respectable)

• H200: 4,8 To/s (amélioration de 43 %)

• B200: 8 TB/s (autre univers)

La bande passante de la mémoire du H200 passe à 4,8 To/s, contre 3,35 To/s pour le H100. Cette bande passante supplémentaire est importante lorsque vous envoyez des ensembles de données massifs sur la puce : votre modèle n'attend pas que les données arrivent. Pour les charges de travail à forte intensité de mémoire, cette différence se manifeste dans les temps d'apprentissage.

Analyse des coûts : Ce que vous payez

Les prix de ces GPU ont été très variables cette année. Le H100 a démarré en 2025 à environ 8 dollars par heure sur les plateformes cloud, mais l'augmentation de l'offre a fait chuter ce prix à 1,90 dollar par heure, suite aux récentes baisses de prix d'AWS allant jusqu'à 44 %, avec des fourchettes typiques de 2 à 3,50 dollars, en fonction du fournisseur.

Si vous achetez directement, prévoyez au moins 25 000 dollars par GPU H100. Et ce n'est qu'un début : une fois que vous avez pris en compte le réseau, le refroidissement et le reste de l'infrastructure, une installation multi-GPU digne de ce nom dépasse facilement les 400 000 dollars. Il ne s'agit pas d'achats impulsifs.

H200 Premium

Il faut s'attendre à un surcoût d'environ 20 à 25 % par rapport au H100, tant à l'achat qu'en location dans le nuage. L'avantage de la mémoire justifie souvent le surcoût pour des charges de travail spécifiques.

Investissement B200

Prix initial élevé (plus de 25 % par rapport au H200), disponibilité limitée au début de 2025, mais performances et efficacité exceptionnelles à long terme. Les utilisateurs précoces paient pour des performances de pointe.

Considérations sur le déploiement pour les équipes d'infrastructure

Exigences en matière d'alimentation et de refroidissement

Le TDP ne raconte qu'une partie de l'histoire :

• H100/H200: 700W signifie que l'infrastructure existante fonctionne souvent.

• B200: Le B200 consomme 1000W, contre 700W pour le H100. Les machines B200 peuvent toujours être refroidies par air, mais NVIDIA s'attend à ce que les utilisateurs adoptent plus que jamais le refroidissement liquide.

Compatibilité d'insertion

Pour les équipes disposant déjà d'une infrastructure H100, la H200 offre une voie de mise à niveau convaincante. Les cartes HGX B100 sont conçues pour être compatibles avec les cartes HGX H100, fonctionnant au même TDP de 700 Watts par GPU. La carte B100 offre les avantages de Blackwell sans nécessiter une refonte de l'infrastructure.

Calendrier de disponibilité

• H100: Facilement disponible, amélioration de l'offre

• H200: Les GPU H200 ont été lancés à la mi-2024 et sont désormais largement disponibles.

• B200: B200 est actuellement disponible auprès de certains fournisseurs de services en nuage et en quantités limitées pour les entreprises.

Matrice de décision en situation réelle

Choisir H100 Quand :

• Les contraintes budgétaires exigent une valeur prouvée.

• Les charges de travail impliquent des modèles comportant jusqu'à 70 milliards de paramètres.

• L'infrastructure existante supporte parfaitement les GPU de 700W

• La disponibilité immédiate est importante

Choisir H200 Quand :

• Les goulets d'étranglement au niveau de la mémoire limitent les performances actuelles.

• Les applications à contexte long dominent les charges de travail.

• Les budgets d'électricité ne peuvent pas accueillir le B200.

• Les mises à niveau instantanées maximisent le retour sur investissement

Choisir B200 Quand :

• La protection de l'avenir l'emporte sur les coûts actuels.

• Des modèles de taille extrême (plus de 200 milliards de paramètres) sont en cours d'élaboration.

• La modernisation de l'infrastructure s'aligne sur les mises à niveau du GPU.

• La performance par watt n'est pas négociable.

L'avantage Introl

Le déploiement de ces bêtes n'est pas un projet de bricolage. Que vous passiez d'une poignée de GPU à des milliers, le déploiement d'une infrastructure adéquate détermine si votre efficacité est optimale ou si vous laissez des performances sur la table. Les équipes de déploiement professionnelles comprennent les nuances, depuis les configurations optimales des racks jusqu'aux connexions complexes par fibre optique qui permettent à ces clusters de fonctionner.

Résultat net : Faire le bon choix

Le H100 reste un cheval de bataille fiable pour les charges de travail d'IA courantes. Le H200 fait le lien entre aujourd'hui et demain avec des mises à niveau impressionnantes de la mémoire à des niveaux de puissance familiers. Le B200 ? Il mise sur un avenir où les modèles d'IA deviennent exponentiellement plus complexes.

Votre choix dépend en fin de compte de trois facteurs : les besoins immédiats, la trajectoire de croissance et l'état de préparation de l'infrastructure. L'alignement du choix du GPU sur la complexité du modèle, la longueur du contexte et les objectifs de mise à l'échelle vous aidera à commercialiser efficacement votre projet et à permettre sa mise à l'échelle au fil du temps.

La course à l'infrastructure d'IA ne ralentit pas. Que vous choisissiez le H100 éprouvé, le H200 équilibré ou le B200 révolutionnaire, une chose est sûre : l'avenir de l'IA repose sur le silicium de NVIDIA et le choix du GPU approprié aujourd'hui détermine votre avantage concurrentiel de demain.

Prêt à déployer votre infrastructure d'IA de nouvelle génération ? Le GPU approprié n'est qu'un début - un déploiement professionnel fait la différence entre les performances théoriques et réelles.

Références

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4. Uvation. "NVIDIA H200 vs H100 : de meilleures performances sans augmentation de la puissance. Articles d'Uvation. Consulté en juin 2025. https://uvation.com/articles/nvidia-h200-vs-h100-better-performance-without-the-power-spike.

5. Jarvislabs. "Guide des prix du NVIDIA H100 2025 : Coûts détaillés, comparaisons et avis d'experts". Jarvislabs Docs. 12 avril 2025. https://docs.jarvislabs.ai/blog/h100-price.

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7. Ori. "Aperçu du GPU NVIDIA H200". Ori Blog. 24 janvier 2025. https://blog.ori.co/nvidia-h200-vs-h100.

8. NVIDIA. "La plate-forme NVIDIA Blackwell arrive pour propulser une nouvelle ère de l'informatique. Salle de presse de NVIDIA. Consulté en juin 2025. https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-platform-arrives-to-power-a-new-era-of-computing.

9. CUDO Compute. "NVIDIA H100 contre H200 : comment se comparent-ils ? CUDO Compute Blog. 12 avril 2024. https://www.cudocompute.com/blog/nvidia-h100-vs-h200-how-will-they-compare.

10. DataCrunch. "NVIDIA H200 vs H100 : Différences clés pour les charges de travail d'IA". DataCrunch Blog. 6 février 2025. https://datacrunch.io/blog/nvidia-h200-vs-h100.

11. Tom's Hardware. "Le prochain GPU d'IA de Nvidia est 4 fois plus rapide que Hopper : Le GPU Blackwell B200 offre jusqu'à 20 pétaflops de calcul et d'autres améliorations massives." Tom's Hardware. 18 mars 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.

12. Exxact Corporation. "Comparaison Blackwell vs Hopper | B200 & B100 vs H200 & H100". Exxact Blog. Consulté en juin 2025. https://www.exxactcorp.com/blog/hpc/comparing-nvidia-tensor-core-gpus.

13. TrendForce. "News] Dell Leak Reveals NVIDIA's Potential B200 Launch Next Year". TrendForce News. 4 mars 2024. https://www.trendforce.com/news/2024/03/04/news-dell-leak-reveals-nvidias-potential-b200-launch-next-year/.

14. AnandTech. "Annonce de l'architecture NVIDIA Blackwell et des accélérateurs B200/B100 : Going Bigger With Smaller Data". AnandTech. 18 mars 2024. https://www.anandtech.com/show/21310/nvidia-blackwell-architecture-and-b200b100-accelerators-announced-going-bigger-with-smaller-data.

15. DataCrunch. "NVIDIA Blackwell B100, B200 GPU Specs and Availability". DataCrunch Blog. 6 février 2025. https://datacrunch.io/blog/nvidia-blackwell-b100-b200-gpu.