H100 vs. H200 vs. B200: Cómo elegir las GPU NVIDIA adecuadas para tu carga de trabajo de IA
La última gama de GPU de NVIDIA presenta un interesante desafío para cualquiera que esté creando una infraestructura de IA. La H100 ha demostrado ser un caballo de batalla fiable; la H200 promete mejoras significativas en la memoria, y la nueva B200 afirma ganancias de rendimiento que suenan casi demasiado buenas para ser ciertas. Pero con unos precios que hacen llorar a cualquiera y una disponibilidad que varía enormemente, para tomar la decisión correcta hay que entender qué diferencia a estos chips más allá de las diapositivas de marketing. Hemos dedicado tiempo a analizar las implicaciones reales de cada opción, desde los requisitos energéticos hasta el aumento real del rendimiento, para ayudarte a elegir la GPU que mejor se adapta a tu carga de trabajo y a tus necesidades.
La Trinidad de la GPU: Conoce tus opciones
La revolución de la IA pasa por el silicio, y las últimas propuestas de NVIDIA representan un salto cualitativo en las posibilidades de cálculo. La GPU H200 tiene un 76% más de memoria (VRAM) que la H100 y un 43% más de ancho de banda de memoria. La B200 acelera significativamente el entrenamiento (hasta 3 veces más que la H100) y la inferencia (hasta 15 veces más que la H100), lo que la hace ideal para los modelos más grandes y los contextos más extremos.
H100: el caballo de batalla probado
La H100 se estableció como el estándar de oro para las cargas de trabajo de IA desde su lanzamiento. La NVIDIA H100 era hasta ahora la GPU NVIDIA más potente y programable. Presenta varias mejoras arquitectónicas, entre ellas un aumento de la frecuencia de los núcleos de la GPU y una mayor capacidad de cálculo.
Especificaciones principales:
Memoria: 80 GB HBM3 (96 GB en determinadas configuraciones)
Ancho de banda de memoria: 3,35 TB/s
TDP: 700 W
Arquitectura: Tolva
Lo mejor para: LLM estándar de hasta 70B de parámetros, cargas de trabajo de producción probadas
H200: El monstruo de la memoria
Piensa en la H200 como el hermano superdotado de la H100, que decidió que 80 GB de memoria no eran suficientes. Basada en la arquitectura NVIDIA Hopper™, la H200 es la primera GPU que ofrece 141 gigabytes (GB) de memoria HBM3e a 4,8 terabytes por segundo (TB/s).
Especificaciones principales:
Memoria: 141 GB HBM3e
Ancho de banda de memoria: 4,8 TB/s
TDP: 700 W (¡el mismo que el H100!)
Arquitectura: Tolva
Lo mejor para: Modelos grandes (más de 100 B de parámetros), aplicaciones de contexto largo
¿La jugada genial? Tanto la H100 como la H200 beben de la misma pajita de 700 W. La NVIDIA H200 no sólo es más rápida, sino que exprime más jugo, proporcionando un rendimiento más rápido sin ninguna carga añadida.
B200: el futuro desatado
Llega el B200, el buque insignia de la arquitectura Blackwell de NVIDIA, que hace que las generaciones anteriores parezcan haber estado jugando al despiste. B200 incorpora 208.000 millones de transistores (frente a los 80.000 millones de H100/H200) e introduce funciones revolucionarias.
Especificaciones principales:
Memoria: 192 GB HBM3e
Ancho de banda de memoria: 8 TB/s
TDP: 1000 W
Arquitectura: Blackwell (diseño de doble chip)
Lo mejor para: Modelos de última generación, contextos extremadamente largos, a prueba de futuro
Profundización en el rendimiento: Donde el caucho se encuentra con la carretera
Rendimiento de la formación
Las cifras hablan por sí solas. Cuando se comparan GPU individuales, la GPU Blackwell B200 demuestra un aumento de rendimiento de aproximadamente 2,5 veces el de una GPU H200 individual, basado en tokens por segundo. Sin embargo, aquí es donde la cosa se pone aún más impresionante: la DGX B200 proporciona 3 veces más rendimiento de entrenamiento y 15 veces más rendimiento de inferencia que el sistema DGX H100.
Capacidad de inferencia
Para las organizaciones centradas en la implantación, el rendimiento de la inferencia suele tener prioridad sobre la velocidad de entrenamiento. La H200 multiplica por 2 la velocidad de inferencia en comparación con las GPU H100 cuando se utilizan LLM como Llama2. ¿Y la B200? Juega en una liga completamente diferente con una mejora de 15 veces con respecto a los sistemas H100.
Ancho de banda de la memoria: el héroe anónimo
El ancho de banda de la memoria determina la velocidad a la que la GPU puede suministrar datos a sus núcleos de cálculo. Es como la diferencia entre beber con pajita o con manguera:
H100: 3,35 TB/s (respetable)
H200: 4,8 TB/s (mejora del 43%)
B200: 8 TB/s (otro universo)
El ancho de banda de la memoria del H200 aumenta hasta los 4,8 TB/s, frente a los 3,35 TB/s del H100. Este ancho de banda adicional es importante cuando se introducen conjuntos de datos masivos en el chip: el modelo no se queda esperando a que lleguen los datos. En el caso de las cargas de trabajo intensivas en memoria, esta diferencia se nota en los tiempos de entrenamiento.
Análisis de costes: Lo que paga
Los precios de estas GPU han variado mucho este año. La H100 empezó en 2025 a unos 8 dólares por hora en plataformas en la nube, pero el aumento de la oferta ha hecho que baje hasta los 1,90 dólares por hora, tras los recientes recortes de precios de AWS de hasta el 44%, con rangos típicos de entre 2 y 3,50 dólares, dependiendo del proveedor.
Si vas a comprarla directamente, presupuesta al menos 25.000 dólares por GPU H100. Y eso es sólo el principio: si tienes en cuenta la red, la refrigeración y el resto de la infraestructura, una configuración multi-GPU adecuada supera fácilmente los 400.000 dólares. No son compras impulsivas.
H200 Premium
Los costes son aproximadamente un 20-25% superiores a los del H100, tanto para la compra como para el alquiler en la nube. La ventaja de la memoria suele justificar el sobrecoste para cargas de trabajo específicas.
B200 Inversión
Precio inicial elevado (más del 25% sobre el H200), disponibilidad limitada a principios de 2025, pero rendimiento y eficiencia excepcionales a largo plazo. Los pioneros pagan por un rendimiento de vanguardia.
Consideraciones sobre la implantación para equipos de infraestructura
Requisitos de alimentación y refrigeración
El TDP sólo cuenta una parte de la historia:
H100/H200: 700 W significa que la infraestructura existente suele funcionar
B200: el B200 consume 1000 W, frente a los 700 W del H100. Las máquinas B200 pueden seguir utilizando refrigeración por aire, pero NVIDIA espera que los usuarios adopten más que nunca la refrigeración líquida.
Compatibilidad Drop-in
Para los equipos que ya cuentan con una infraestructura H100, la H200 ofrece una atractiva vía de actualización. Las placas HGX B100 están diseñadas para ser compatibles con las placas HGX H100 y funcionan con el mismo TDP por GPU de 700 vatios. La B100 ofrece las ventajas de Blackwell sin necesidad de renovar la infraestructura.
Calendario de disponibilidad
H100: Fácilmente disponible, mejora del suministro
H200: las GPU H200 salieron al mercado a mediados de 2024 y ya están ampliamente disponibles.
B200: B200 está disponible actualmente a través de proveedores de nube seleccionados y en cantidades limitadas para clientes empresariales.
Matriz de decisiones en el mundo real
Elija H100 cuando:
Las limitaciones presupuestarias exigen un valor probado.
Las cargas de trabajo incluyen modelos con hasta 70.000 millones de parámetros.
La infraestructura existente admite perfectamente GPU de 700 W
La disponibilidad inmediata importa
Elija H200 cuando:
Los cuellos de botella de la memoria limitan el rendimiento actual.
Las aplicaciones de contexto largo dominan las cargas de trabajo.
Los presupuestos de energía no pueden acomodar B200.
Las actualizaciones automáticas maximizan el retorno de la inversión
Elija B200 cuando:
La garantía de futuro triunfa sobre los costes actuales.
Los modelos de tamaño extremo (más de 200 B de parámetros) están en la hoja de ruta.
La modernización de la infraestructura se alinea con las actualizaciones de la GPU.
El rendimiento por vatio no es negociable.
La ventaja de Introl
La implantación de estas bestias no es un proyecto de bricolaje. Tanto si se trata de escalar de un puñado de GPUs a miles, una correcta implantación de la infraestructura determina si se está funcionando con la máxima eficiencia o si se está dejando rendimiento sobre la mesa. Los equipos de implantación profesionales conocen todos los matices, desde las configuraciones óptimas de los racks hasta las intrincadas conexiones de fibra óptica que mantienen estos clusters a pleno rendimiento.
Conclusión: Una elección inteligente
El H100 sigue siendo un caballo de batalla fiable para las principales cargas de trabajo de IA. El H200 tiende un puente entre el presente y el futuro con impresionantes ampliaciones de memoria a niveles de potencia conocidos. ¿Y el B200? Apuesta por un futuro en el que los modelos de IA crecen exponencialmente en complejidad.
En última instancia, la elección depende de tres factores: las necesidades inmediatas, la trayectoria de crecimiento y la preparación de la infraestructura. Alinear la selección de la GPU con la complejidad del modelo, la duración del contexto y los objetivos de escalado le ayudará a llevar su proyecto al mercado de forma eficiente y a permitir su escalado a lo largo del tiempo.
La carrera por la infraestructura de IA no se detiene. Independientemente de que elijas la H100, la H200 o la B200, una cosa es segura: el futuro de la IA pasa por el silicio NVIDIA y la elección de la GPU adecuada hoy determina tu ventaja competitiva en el futuro.
¿Está preparado para implantar su infraestructura de IA de última generación? La GPU adecuada es solo el principio: la implantación profesional marca la diferencia entre el rendimiento teórico y el real.
Referencias
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