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H100 vs H200: क्या H200 अतिरिक्त लागत के लायक है?
H100 vs H200: H200 अतिरिक्त लागत के लायक है जब आपका मॉडल 80 GB में नहीं आता। इसमें 141 GB और 1.43 गुना bandwidth है, वही SXM peak compute के साथ। 29 October 2026 तक, हमें मिली सबसे कम on-demand कीमतों पर इसका प्रति घंटा खर्च 33% ज़्यादा था, फिर भी FP8 में Llama 3.1 70B दो H100 की जगह एक H200 में आ जाता है। GPUwithCrypto दोनों को crypto में किराए पर देता है, बिना KYC: H200 $3.07/घंटा, H100 $2.32/घंटा।
H100 और H200 की specs की तुलना कैसे होती है?
NVIDIA के आधिकारिक आंकड़े, 29 October 2026 को पढ़े गए। Tensor आंकड़े dense peak TFLOPS हैं। NVIDIA Hopper Tensor मान सिर्फ़ sparsity के साथ छापता है, इसलिए dense = NVIDIA का आंकड़ा ÷ 2, (d) से चिह्नित। Peak आंकड़े benchmarks नहीं हैं।
| Spec | H100 SXM | H100 PCIe | H200 SXM | H200 NVL (PCIe) |
|---|---|---|---|---|
| मेमोरी | 80 GB HBM3 | 80 GB HBM2e | 141 GB HBM3e | 141 GB HBM3e |
| मेमोरी बैंडविड्थ | 3,350 GB/s | 2,000 GB/s | 4,800 GB/s | 4,800 GB/s |
| FP16 / BF16 Tensor, dense | 989.5 TFLOPS (d) | — | 989.5 TFLOPS (d) | 835.5 TFLOPS (d) |
| FP8 Tensor, dense | 1,979 TFLOPS (d) | — | 1,979 TFLOPS (d) | 1,670.5 TFLOPS (d) |
| NVLink | 900 GB/s | 600 GB/s (bridge) | 900 GB/s | 900 GB/s (2- या 4-way bridge) |
| PCIe | Gen5 | Gen5 | Gen5 | Gen5 |
| अधिकतम पावर | 700 W | 350 W | 700 W | 600 W |
| लॉन्च | 2022 | 2022 | 2023 | 2024 |
(d) = NVIDIA का 'with sparsity' आंकड़ा ÷ 2। NVIDIA H200 तालिका को 'Preliminary specifications. May be subject to change.' कहता है। कोई भी मौजूदा आधिकारिक पेज H100 PCIe Tensor मान dense या sparse के रूप में नहीं देता।
क्या H200, H100 से तेज़ है?
raw math में नहीं। H200 SXM और H100 SXM का dense peak एक ही है: 989.5 TFLOPS BF16 और 1,979 TFLOPS FP8। H200 मेमोरी बदलता है: 80 GB की जगह 141 GB (1.76 गुना) और 3,350 GB/s की जगह 4,800 GB/s (1.43 गुना)। ये NVIDIA के peak आंकड़े हैं, benchmarks नहीं।
- Compute-bound jobs (training, लंबे prompt का prefill) को H200 से कोई peak फ़ायदा नहीं मिलता।
- Memory-bound decoding को peak पर 1.43× bandwidth अनुपात तक फ़ायदा मिल सकता है।
- Capacity सबसे बड़ा फ़ायदा है। जिस मॉडल के लिए दो H100 चाहिए, वह एक H200 पर चलता है, GPUs के बीच बाँटे बिना।
H200 NVL एक PCIe कार्ड है जिसमें वही 141 GB, 600 W की सीमा और कम peaks (835.5 TFLOPS BF16 dense) हैं। इंस्टेंस में होस्ट के आधार पर 1 से 8 GPU होते हैं। शुरू करने से पहले, dashboard हर होस्ट का देश, GPU की संख्या, form factor (SXM या PCIe) और interconnect दिखाता है।
कौन से मॉडल एक H200 पर आते हैं लेकिन एक H100 पर नहीं?
अनुमान का नियम: memory ≈ parameters (billions) × bytes per parameter × 1.2, BF16 के लिए 2 bytes, FP8 के लिए 1 और 4-bit के लिए 0.5 (EleutherAI)। लंबे contexts KV cache जोड़ते हैं: Llama 3.1 70B BF16 में प्रति token 320 KiB लेता है, इसलिए एक 131,072-token context 42.9 GB जोड़ता है। फ़ॉर्मूला और ज़्यादा मॉडल: VRAM guide।
| मॉडल और precision | ज़रूरी मेमोरी | H100 80GB | H200 141GB |
|---|---|---|---|
| Llama 3.1 8B, BF16 | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, QLoRA फाइन-ट्यून | 52.5 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, FP8 | 84 GB | 2 GPU | 1 GPU |
| Qwen2.5 72B, FP8 | 87.2 GB | 2 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, FP8 + एक 128K-token context | ≈ 113 GB | 2 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, BF16 | 168 GB | 3 GPU | 2 GPU |
| Llama 3.1 405B, 4-bit | 243 GB | 4 GPUs | 2 GPU |
| Llama 3.1 405B, FP8 | 486 GB | 7 GPU | 4 GPUs |
| DeepSeek-V3 / R1, FP8 (नेटिव) | ≈ 805 GB | 11 GPUs (एक 8-GPU नोड से अधिक) | 6 GPUs (एक 8-GPU नोड) |
Naive fit = उन कार्डों की संख्या जिनकी कुल मेमोरी अनुमान को समेट लेती है; यह tensor-parallel overhead और driver द्वारा आरक्षित मेमोरी को नज़रअंदाज़ करता है। DeepSeek V3 और R1 के weights FP8 में प्रकाशित करता है; सभी 671B parameters को मेमोरी में रहना ही होगा, भले ही प्रति token 37B सक्रिय हों। KV cache के आँकड़े Llama 3 पेपर की architecture (80 layers, 8 KV heads, head size 128) का उपयोग करते हैं।
H100 और H200 का प्रति घंटा खर्च कितना है?
प्रति GPU-घंटा, USD। 'Lowest' और 'median' GPUwithCrypto के 29 अक्टूबर 2026 के मूल्य जाँच से self-serve on-demand सूची मूल्य हैं; spot और marketplace मूल्य शामिल नहीं हैं। Vast.ai एक marketplace है, जिसे अलग दिखाया गया है। सभी GPUs: pricing.
| GPU | GPUwithCrypto | कहीं और सबसे कम on-demand | माध्यिका on-demand | जांचे गए प्रोवाइडर | Vast.ai का सबसे कम ऑफ़र |
|---|---|---|---|---|---|
| H100 80GB | $2.32/घंटा | $2.73 (Massed Compute) | $4.16 | 16 | $1.73 (H100 SXM) |
| H200 141GB | $3.07/घंटा | $3.62 (Massed Compute, H200 NVL) | $5.29 | 13 | $3.00 (H200 NVL) |
कीमतें को जांची गईं
Massed Compute अपने $2.73 वाले H100 का form factor नहीं बताता। Vast.ai के आँकड़े: Vast.ai का सार्वजनिक मूल्य फ़ीड, 29 अक्टूबर 2026 को सबसे सस्ता किराए पर उपलब्ध ऑफ़र। कर शामिल नहीं।
क्या H200 प्रति GB मेमोरी सस्ता है?
हाँ। GPUwithCrypto के 29 अक्टूबर 2026 के मूल्य जाँच के अनुसार, H200 का प्रति घंटा खर्च H100 से 33% अधिक है पर प्रति GB मेमोरी 25% कम। गणना: प्रति घंटा मूल्य ÷ GB:
- H200: सबसे कम on-demand मूल्य पर 2.57 सेंट प्रति GB-घंटा ($3.62 ÷ 141), median पर 3.75 सेंट ($5.29 ÷ 141)।
- H100: सबसे कम मूल्य पर 3.41 सेंट प्रति GB-घंटा ($2.73 ÷ 80), median पर 5.20 सेंट ($4.16 ÷ 80)।
Median पर H200 प्रति GB 28% सस्ता है। GPUwithCrypto पर वही भाग देने पर $0.022 और $0.029 मिलते हैं, जहाँ प्रत्येक GPU अपने नामित on-demand संदर्भ से कम से कम 15% कम पर है।
bandwidth के लिए, सबसे कम मूल्य वाला H200 सबसे कम मूल्य वाले H100 से प्रति डॉलर 8% अधिक GB/s देता है (1,326 बनाम 1,227 GB/s प्रति $/घंटा, H100 को उसके SXM आँकड़े पर लेते हुए)।
H100s पर Llama 70B सर्व करने का खर्च H200 की तुलना में क्या है?
एक H200 दो H100s से कम में आता है। कार्य-उदाहरण (धारणा): आप Llama 3.1 70B को FP8 में (≈ 84 GB) चौबीसों घंटे सर्व करते हैं। इसके लिए दो H100s या एक H200 चाहिए। हमें मिले सबसे कम मूल्यों पर, एक H200 दो H100s से 34% कम में आता है; median पर 36% कम।
दो H100s एक H200 से दोगुना peak math देते हैं। यह तभी मायने रखता है जब आपकी सर्विंग बड़े batch पर compute-bound हो।
Llama 3.1 70B FP8 में: दो H100s या एक H200
| कीमत का आधार | 2 × H100, 24 h | 1 × H200, 24 h | 2 × H100, 720 h | 1 × H200, 720 h |
|---|---|---|---|---|
| GPUwithCrypto | 2 × $55.68 | $73.68 | 2 × $1,670.40 | $2,210.40 |
| कहीं और सबसे कम on-demand | $131.04 | $86.88 | $3,931.20 | $2,606.40 |
| माध्यिका on-demand | $199.68 | $126.96 | $5,990.40 | $3,808.80 |
कीमतें को जांची गईं
चलने के घंटे एक धारणा हैं। केवल GPU समय; जहाँ provider शुल्क लेता है वहाँ storage और network अतिरिक्त।
मुझे H100 कब किराए पर लेना चाहिए?
जब model 80 GB में फ़िट हो जाए। तब सबसे कम मूल्यों पर ($3.62 ÷ $2.73) मुनाफ़े के लिए H200 को आपका काम 1.33 गुना तेज़ करना होगा, या median पर ($5.29 ÷ $4.16) 1.27 गुना। हमारे दोनों मूल्य लगभग वही 1.33 अनुपात रखते हैं, क्योंकि प्रत्येक अपने नामित संदर्भ ($3.62 और $2.73) से कम से कम 15% कम पर है।
- 80 GB में फ़िट होने वाला compute-bound काम: H100 जीतता है। Peak math बराबर है, मूल्य नहीं।
- 80 GB में फ़िट होने वाली bandwidth-bound decoding: H200 की 1.43× peak bandwidth बढ़त 1.33× मूल्य अंतर से ज़रा ही ऊपर है। महीने के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले अपना workload परखें।
- 8B models की fine-tuning, 70B पर QLoRA, notebooks: H100, या सस्ता A100 80GB।
H200 एक GPU पर 70B-श्रेणी की FP8 सर्विंग, लंबे contexts, कम GPUs पर 405B models, और एक ही 8-GPU नोड पर DeepSeek-V3 या R1 के लिए किराए पर लें।
H100 और H200 के बारे में सवाल
क्या H200, H100 से तेज़ है?
math के लिए नहीं: SXM संस्करणों का dense peak समान है, 989.5 TFLOPS BF16 और 1,979 TFLOPS FP8 (NVIDIA के sparse आँकड़ों से निकाला गया)। H200 में 1.43 गुना memory bandwidth और 1.76 गुना मेमोरी है, जो memory-bound decoding और बड़े models में मदद करती है।
H200 का प्रति घंटा खर्च H100 से कितना अधिक है?
29 अक्टूबर 2026 को हमें मिले सबसे कम self-serve on-demand मूल्य H200 के लिए $3.62 और H100 के लिए $2.73 थे, 33% का अंतर। median $5.29 और $4.16 थे। GPUwithCrypto $3.07/घंटा और $2.32/घंटा लेता है।
क्या मैं Llama 3.1 70B एक ही H200 पर चला सकता हूँ?
FP8 में हाँ: × 1.2 नियम के साथ लगभग 84 GB, जिससे 141 GB में KV cache के लिए जगह बचती है। BF16 में इसे लगभग 168 GB चाहिए, यानी दो H200s। H100s पर FP8 संस्करण को दो कार्ड चाहिए।
मुझे दो H100s किराए पर लेने चाहिए या एक H200?
80 और 141 GB के बीच के model के लिए, एक H200: 29 अक्टूबर 2026 के सबसे कम मूल्यों पर यह दो H100s से 34% कम में आता है और model को बाँटने से बचाता है। दो H100s तब समझ में आते हैं जब आपको दोगुना peak math चाहिए।
क्या मैं H200 के लिए crypto से भुगतान कर सकता हूँ?
हाँ। GPUwithCrypto H200 को BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC में किराए पर देता है, बिना KYC। 29 अक्टूबर 2026 को on-demand H200 मूल्य वाले 13 providers में से 4 crypto स्वीकार करते हैं: Massed Compute, Paperspace/DigitalOcean, Spheron और RunPod, जो पहले KYC माँगता है।
crypto से H200 या H100 किराए पर लें
H200 $3.07/घंटा · H100 $2.32/घंटा · प्रति मिनट बिलिंग · बिना KYC।
स्रोत (10)
- NVIDIA H200 Tensor Core GPU — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA H200 NVL — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA H100 Tensor Core GPU — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA H100 PCIe product brief (PB-11133-001) — NVIDIA (read 2026-10-29)
- The Llama 3 Herd of Models (Table 3) — arXiv (read 2026-10-29)
- Transformer Math 101 — EleutherAI (read 2026-10-29)
- DeepSeek-V3 model card — DeepSeek / Hugging Face (read 2026-10-29)
- Qwen2.5-72B-Instruct model card — Qwen / Hugging Face (read 2026-10-29)
- Massed Compute pricing vm.massedcompute.com/pricing — Massed Compute (read 2026-10-29)
- Vast.ai सार्वजनिक GPU pricing feed — Vast.ai (read 2026-10-29)