若负载以长上下文或高并发 Decode 为主，H200 更划算；若为短上下文、低并发或 Prefill 主导，继续用 H100 更省。这一判断基于两者计算核心完全一致，H200 的溢价仅购买了更大的显存容量与更高的带宽。差价买走的是显存：H100 与 H200 共用同一颗计算核心许多工程师在对比这两款显卡时容易陷入误区，认为 H200 拥有更强的计算单...
先分清 Prefill 阶段的算力开销与 Decode 阶段的带宽开销各占哪一段，再据此确定硬件规格。推理GPU的开销构成：算力、显存带宽与常驻显存各买到了什么一张大模型推理GPU的价值并非单一维度的峰值算力，而是由三笔可分别核算的开销构成：并行处理输入 Prompt 所消耗的算力、逐 Token 生成时反复搬运权重与 KV Cache 所消耗的显存带...
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...
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