H100 vs B300 GPU算力需求分析报告

9倍性能
B300 FP4推理相比H100
65.6%-88.9%
GPU数量节省范围
3.6倍内存
B300内存容量提升

GPU架构规格对比

规格项目 H100 B300 技术提升
架构代号 Hopper Blackwell Ultra 新一代
制程工艺 TSMC 4N TSMC 4NP 优化工艺
晶体管数 80亿 208亿+ 2.6x
GPU内存 80GB HBM2e 288GB HBM3e 3.6x
内存带宽 3.35TB/s 8TB/s 2.4x
功耗设计 700W ~1000W 合理范围

各精度算力性能对比

FP32 (传统计算)
H100: 67 TFLOPS 2.91x
B300: 195 TFLOPS
FP16 (AI训练)
H100: 134 TFLOPS 2.91x
B300: 390 TFLOPS
FP8 (AI推理)
H100: 32 petaFLOPS 4.5x
B300: 144 petaFLOPS
FP4 (极速推理)
H100: 不支持 9x优势
B300: 288 petaFLOPS
B300在AIGC推理场景中表现突出，FP4精度下可替代9张H100