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items: H100与H200推理性能对比：差距在带宽不在算力

H100与H200推理性能对比：差距在带宽不在算力
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date: 2026-08-19T10:49:09+08:00
description: 当你把 70B 模型部署到推理服务，却发现单卡显存装不下、双卡通信又拖慢延迟时，你真正需要对比的并不是 H100 与 H200 的算力数字，而是两者存储子系统的差距。H100与H200推理性能对比的核心结论是：两者算力完全相同，差距集中在显存容量与带宽——H200 的 141GB HBM3e 和 4.8TB/s 带宽，决定了它在大模型、长上下文、高并发场景下的吞吐优势，而在小模型短上下文中几乎没有差别。同核心同算力：3,958 TFLOPS FP8 完全一致意味着什么先说一个反直觉的事实：NVIDIA H200 与 H100 SXM 采用完全相同的 Hopper 架构 GH100 核心与第 4 代 Tensor Core，两者的 FP8 峰值算力完全一致，均为 3,958 TFLOPS，NVLink 带宽同为 900 GB/s。这直接回答了“H100和H200算力一样吗”——是的，算力完全一样，H200 并不是算力升级版。这意味着在 Prefill 阶段，H200 不会有任何优势。参数H100 SXMH200 SXM架构核心GH100（Hopper）GH100（Hopper）FP8 峰值算力3,958 TFLOPS3,958 TFLOPS显存容量80GB HBM3141GB HBM3e显存带宽3.35 TB/s4.8 TB/sNVLink 带宽900 GB/s900 GB/s真正的变量：141GB vs 80GB、4.8 TB/s vs 3.35 TB/s 改写了哪一段负载既然算力相同，性能差异就完全来自存储子系统：显存容量提升 76%（80GB→141GB），带宽提升 43%（3.35 TB/s→4.8 TB/s）。这两个数字分别改写不同的负载环节：容量决定能否把模型权重与 KV Cache 完整放进单卡。70B FP16 权重约需 140GB，H100 80GB 必须多卡并行，而 H200 141GB 可以单卡承载。带宽决定 Decode 阶段逐 Token 生成时把全量权重与 KV Cache 搬运进核心的速度。所以，“H200显存带宽4.8TB/s有什么用”的答案在于：它直接压缩了 Decode 阶段的内存搬运阻塞，提升逐 Token 生成速度（TPOT）。Memory-bound 与 Compute-bound：怎么判断自己的推理属于哪一类要判断“推理是算力瓶颈还是带宽瓶颈怎么判断”，需要先理解 LLM 推理的两个阶段：Prefill（输入处理）：并行计算矩阵乘法，算术强度高，属于 Compute-bound（算力受限），此时 H100 与 H200 首字延迟（TTFT）基本一致。Decode（逐 Token 生成）：每生成一个 Token 都要把全量权重和 KV Cache 载入核心，算术强度极低，属于 Memory-bound（带宽受限），此时 H200 的优势开始显现。实际业务中，负载通常混合两种情况。你可以按以下顺序自查：统计平均输入长度与输出长度：若输出长度远大于输入，Decode 占比高，大概率是带宽瓶颈。观察并发 Batch 大小：大 Batch 会放大带宽需求，更容易进入 Memory-bound。监控 KV Cache 峰值占用：接近显存上限时，容量优势变得关键。测量 TTFT 与 TPOT：TTFT 慢而 TPOT 快，说明是算力受限；反之则是带宽受限。H200比H100快多少：30%~90%提升出现在什么条件下回到H100与H200推理性能对比的量化问题：网上流传的H200比H100快30%~90%的说法，必须在特定条件下才成立。在 70B+ 大模型、大并发请求、长上下文输出（KV Cache 占用高）等 Memory-bound 场景下，H200 实测吞吐可提升 30%~90%（MLPerf 吞吐可达 1.4x~1.9x）。但在小模型（如 7B/8B）、小并发 Batch 或以超长 Prompt 输入为主的 Prefill 受限场景下，H200 的吞吐提升趋近于零，甚至因为时租更高而显得不划算。负载特征预期提升幅度瓶颈类型70B+ 模型、大 Batch、长上下文30%~90%Memory-bound（带宽）7B/8B 模型、小 Batch、短上下文接近 0%Compute-bound（算力）超长 Prompt、短输出接近 0%Compute-bound（Prefill）拓扑简化的隐性收益：单卡承载 70B FP16 省掉的 TP 通信开销70B FP16 模型权重约需 140GB 显存，H100 80GB 无法单卡加载，必须通过双卡或多卡张量并行（TP=2/4）部署；而 H200 凭借 141GB HBM3e 可实现单卡承载，彻底省去跨卡通信（All-Reduce）带来的网络开销与拓扑复杂性。…