NVIDIA H200 vs H100: Qual GPU Hopper é a escolha ideal para sua IA em 2025?

Publicado em 10 de abril de 2025

A NVIDIA vem ampliando a fronteira da computação acelerada com sua família de GPUs baseadas na arquitetura Hopper. A já consagrada H100, lançada em 2022, revolucionou o treinamento de LLMs e workloads de HPC. Agora, com a chegada da H200, a NVIDIA dá um passo ainda maior ao entregar mais memória, maior largura de banda e otimizações voltadas especialmente para modelos generativos em escala e IA de próxima geração.

Mas afinal, o que muda de fato entre a H100 e a H200? Vale a pena migrar? Qual o impacto na prática?

Comparativo técnico: H100 vs H200

Especificação	NVIDIA H100	NVIDIA H200
Arquitetura	Hopper	Hopper
Memória	80 GB HBM3	141 GB HBM3e
Largura de banda da memória	3,35 TB/s	4,8 TB/s
Tensor Cores (4ª geração)	528	528
CUDA Cores	14.592	14.592
TFLOPS FP64	34	34
TFLOPS FP32	67	67
TFLOPS Tensor (FP16)	1.979	1.979
TFLOPS Tensor (FP8)	3.958	3.958
TDP (Potência Máxima)	Até 700W	Até 700W
Interconexão	NVLink/NVSwitch	NVLink/NVSwitch
Formato	SXM5 / PCIe	SXM5

H200 vs H100: o que realmente muda?

1. Memória massiva: de 80 GB para 141 GB

A mudança mais impactante da H200 é o upgrade de memória:

• +76% de capacidade (de 80 GB → 141 GB)
  
• Tipo de memória atualizado: HBM3e, mais rápida e eficiente
  
• Ideal para modelos de IA que não cabem na H100, como LLMs com contextos maiores, vídeos, imagens em altíssima resolução e simulações de larga escala
  

Isso permite rodar modelos inteiros em uma única GPU, sem necessidade de particionamento ou paralelismo excessivo.

2. Largura de banda de memória: 3,35 TB/s → 4,8 TB/s

A H200 supera a H100 em largura de banda da memória, um ponto crucial em inferência e fine-tuning de grandes modelos.

Isso resulta em:

• Inferência mais rápida, especialmente com batch sizes maiores
  
• Menor latência na movimentação de dados entre memória e Tensor Cores
  
• Ganho de performance de até 45% em benchmarks com LLMs e geração de linguagem natural
  

3. Mesma potência, mais eficiência

Embora ambas tenham um TDP de até 700W, a H200 entrega maior desempenho por watt. Isso significa que você pode extrair mais performance com o mesmo consumo energético, otimizando o custo operacional de clusters e data centers.

Em quais casos a H200 é a escolha certa?

A H200 foi criada pensando nos limites que a H100 começou a encontrar. Ela se destaca principalmente em:

• LLMs gigantescos (GPT-4, LLaMA-2-70B, Mistral)
• Inferência em produção com múltiplos contextos simultâneos
• Treinamento de modelos com datasets extensos ou multi-modalidade (texto + imagem + som)
• Workloads de HPC com altíssimo volume de dados estruturados (simulações, ciências computacionais)

Mas a H100 ainda vale a pena?

Com certeza. A H100 ainda é uma das GPUs mais potentes do mundo e atende a 90% dos casos de uso em IA corporativa e científica:

• Ideal para treinamento e inferência em larga escala
  
• Menor custo por unidade
  
• Excelente disponibilidade e integração com plataformas NVIDIA (como DGX)

A NVIDIA H200 é uma evolução clara da H100, mas isso não significa que a GPU anterior perdeu relevância. A decisão entre as duas vai depender de:

• Volume de dados processados
  
• Necessidade de largura de banda de memória
  
• Orçamento e ROI esperado
  
• Ciclo de vida do projeto
  

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