NVIDIA GB200 vs H200 – Sự khác biệt của hệ thống rack-scale

Trong cuộc đua AI, mỗi thế hệ GPU của NVIDIA đều tạo ra một chuẩn mực mới cho hiệu năng và khả năng mở rộng. Sau NVIDIA H200 với ưu thế bộ nhớ HBM3e, NVIDIA tiếp tục giới thiệu NVIDIA GB200 – một bước nhảy lớn khi kết hợp CPU Grace và GPU Blackwell trong kiến trúc rack-scale NVL72.

Hai nền tảng này định hình trung tâm dữ liệu AI trong tương lai: H200 phục vụ huấn luyện và inference ở quy mô lớn, còn GB200 mở đường cho “AI factory” với khả năng mở rộng exascale. Cùng VNSO tìm hiểu chi tiết sự khác biệt của NVIDIA GB200, H200, ứng dụng thực tiễn và bạn nên chọn GPU nào.

1. Kiến thức cơ bản về NVIDIA GB200 và H200

NVIDIA GB200 và H200 là hai nền tảng GPU tiên tiến hàng đầu, được thiết kế để phục vụ các trung tâm dữ liệu AI, nhưng mục tiêu và khả năng của chúng khác nhau đáng kể. H200 mạnh mẽ ở mức GPU đơn lẻ, tối ưu cho các cụm máy chủ truyền thống; GB200 hướng đến quy mô cực lớn, kết hợp CPU + GPU và mở rộng rack-scale để xử lý khối lượng dữ liệu AI khổng lồ.

Hiểu rõ những đặc điểm này sẽ giúp các doanh nghiệp và nhà phát triển lựa chọn giải pháp GPU phù hợp, cân bằng giữa hiệu suất, chi phí và khả năng mở rộng cho dự án AI.

NVIDIA H200 Tensor Core GPU

H200 là GPU thế hệ Hopper, nâng cấp từ H100, nổi bật với bộ nhớ HBM3e dung lượng 141 GB và băng thông vượt 4,8 TB/s. H200 được tối ưu cho huấn luyện và inference các mô hình AI lớn trên các cụm máy chủ với tối đa 8 GPU. Với cấu trúc này, H200 phù hợp cho các doanh nghiệp và trung tâm dữ liệu muốn nâng cấp hiệu suất mà không cần triển khai cơ sở hạ tầng quá phức tạp.

NVIDIA GB200 Blackwell Superchip

GB200 là một superchip đột phá, tích hợp CPU Grace và hai GPU Blackwell, kết nối qua NVLink‑C2C với băng thông 900 GB/s, tạo ra bộ nhớ thống nhất giữa CPU và GPU. GB200 được thiết kế cho kiến trúc rack-scale NVL72, cho phép một tủ rack có thể chứa 36 CPU và 72 GPU, hoạt động như một siêu máy tính exascale.

Kiến trúc rack-scale (rack-scale architecture) là một cách thiết kế trung tâm dữ liệu hoặc siêu máy tính, trong đó toàn bộ rack (tủ) được coi như một đơn vị tính toán duy nhất thay vì chỉ là tập hợp các máy chủ độc lập. Thay vì mỗi server hoạt động riêng lẻ, các thành phần như CPU, GPU, bộ nhớ, lưu trữ và mạng được tích hợp, kết nối chặt chẽ và chia sẻ tài nguyên ở cấp rack, tạo ra một hệ thống mạnh mẽ, linh hoạt và dễ mở rộng.

Nền tảng này vượt trội trong huấn luyện mô hình AI nghìn tỷ tham số và inference thời gian thực, giúp các doanh nghiệp và viện nghiên cứu xây dựng “AI factory” với khả năng xử lý và mở rộng cực lớn.

>>> Xem thêm: DGX H200 khác gì so với DGX A100? So sánh, ứng dụng thực tế

2. Các điểm nổi bật của NVIDIA GB200 và H200

*RAS là viết tắt của Reliability, Availability, Serviceability, tức Độ tin cậy – Khả năng sẵn sàng – Khả năng bảo trì

3. So sánh NVIDIA GB200 và H200 chi tiết

So sánh NVIDIA GB200 và NVIDIA H200 Throughput mô hình Llama 3.1 405b

Hiệu suất huấn luyện AI của NVIDIA H200 và GB200

H200 cung cấp hiệu suất ổn định nhờ bộ nhớ HBM3e 141 GB và băng thông 4,8 TB/s, tiết kiệm tới 50% năng lượng so với H100, phù hợp các trung tâm dữ liệu vừa và nhỏ.

GB200 nâng hiệu suất lên tầm cao với 72 GPU Blackwell + CPU Grace, băng thông NVLink‑C2C 900 GB/s, throughput LLM cao gấp 30 lần H200. Mặc dù mỗi GPU ~1.200W, thiết kế rack-scale và làm mát bằng chất lỏng giúp GB200 hiệu quả năng lượng và lý tưởng cho AI exascale.

Hiệu quả năng lượng và khả năng mở rộng

H200 tiết kiệm năng lượng và dễ triển khai, thích hợp doanh nghiệp vừa; GB200 mặc dù tiêu thụ nhiều năng lượng mỗi GPU nhưng tổng thể rack-scale hiệu quả vượt trội và mở rộng đến 72 GPU/rack, phù hợp AI factory và trung tâm dữ liệu quy mô siêu lớn.

Hiệu suất NVLink qua các thế hệ

Kiến trúc, bộ nhớ và băng thông

NVIDIA H200 là GPU đơn lẻ với kiến trúc Hopper, tối ưu cho từng máy chủ, trong khi GB200 là superchip tích hợp CPU Grace và hai GPU Blackwell, kết nối qua NVLink‑C2C với băng thông 900 GB/s.

Bộ nhớ H200 là HBM3e 141 GB với băng thông 4,8 TB/s, còn GB200 sử dụng bộ nhớ thống nhất, hỗ trợ các mô hình LLM nghìn tỷ tham số. Sự khác biệt này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất song song mà còn quyết định khả năng truyền dữ liệu nội bộ, đặc biệt trong các tác vụ huấn luyện AI quy mô lớn.

Khả năng mở rộng và triển khai

H200 hỗ trợ tối đa 8 GPU mỗi cụm và dễ triển khai trên máy chủ truyền thống, phù hợp doanh nghiệp vừa và nhỏ. Ngược lại, GB200 được thiết kế cho kiến trúc rack-scale NVL72, có thể tích hợp đến 72 GPU trong một rack và kết hợp nhiều rack để đạt hiệu năng exascale, đòi hỏi cơ sở hạ tầng chuyên dụng, lý tưởng cho các trung tâm dữ liệu AI lớn hoặc siêu máy tính.

Giải pháp làm mát, năng lượng và ROI

H200 sử dụng hệ thống tản nhiệt tiêu chuẩn, giúp triển khai đơn giản và tiết kiệm chi phí vận hành. GB200 áp dụng làm mát bằng chất lỏng, tối ưu cho rack-scale và đảm bảo hiệu suất năng lượng vượt trội, mặc dù mỗi GPU tiêu thụ khoảng 1.200W.

Về chi phí đầu tư, H200 có giá thấp hơn và ROI nhanh, còn GB200 phù hợp các tổ chức cần AI quy mô cực lớn, nơi hiệu quả năng lượng và khả năng mở rộng là ưu tiên hàng đầu.

Tương thích phần mềm và AI framework

Cả H200 và GB200 đều hỗ trợ CUDA, cuDNN và TensorRT, nhưng GB200 được tối ưu thêm cho các mô hình LLM cực lớn và inference thời gian thực, giúp các trung tâm dữ liệu AI khai thác tối đa sức mạnh của hệ thống rack-scale exascale.

Tính ổn định, nâng cấp và khả năng tương lai

GB200 sở hữu thiết kế RAS nâng cao, tự phát hiện và xử lý lỗi, đảm bảo độ tin cậy tối đa cho workload AI exascale. Hệ thống này cũng tối ưu cho các ứng dụng AI nâng cao như multi-modal AI, AI reasoning, recommendation system và inference thời gian thực quy mô cực lớn.

Khả năng nâng cấp GPU, CPU và kết nối NVLink mới giúp GB200 trở thành nền tảng “future-proof”, đáp ứng nhu cầu mở rộng lâu dài của các trung tâm dữ liệu AI. Trong khi đó, H200 vẫn giữ độ ổn định cao, dễ triển khai trên máy chủ truyền thống, thích hợp cho doanh nghiệp vừa và nhỏ với hiệu suất ổn định và ROI nhanh.

>>> Xem thêm: NVLink là gì? Khám phá công nghệ kết nối siêu tốc của NVIDIA

4. Ứng dụng thực tế của NVIDIA GB200 và NVIDIA H200 GPU AI

H200 phù hợp cho các trung tâm dữ liệu vừa và nhỏ, doanh nghiệp cần GPU mạnh mẽ trên từng máy chủ để triển khai huấn luyện và inference AI quy mô lớn nhưng giới hạn trong từng cụm.

Ngược lại, GB200 được sử dụng trong các siêu máy tính AI exascale, phục vụ huấn luyện mô hình AI nghìn tỷ tham số và inference thời gian thực, như hệ thống xAI với hơn 30.000 GPU GB200 đang hoạt động, đảm bảo hiệu suất và khả năng mở rộng tối đa.

NVIDIA H200 – Tăng tốc nghiên cứu tại các trường đại học

Trường đại học trên toàn cầu đang triển khai GPU NVIDIA H200 Tensor Core để xây dựng các AI Factory thế hệ mới, SuperPOD và nền tảng đám mây chủ quyền. Các trung tâm dữ liệu này giúp tăng tốc huấn luyện mô hình AI và hỗ trợ nghiên cứu khoa học quy mô lớn.

Siêu máy tính AI Selene Supercomputer

NVIDIA GB200 – Triển khai siêu máy tính AI exascale

Siêu máy tính AI exascale là một loại siêu máy tính được thiết kế đặc biệt để xử lý các tác vụ trí tuệ nhân tạo (AI) với khả năng tính toán cực lớn, đạt đến mức exascale. Siêu máy tính AI exascale là cỗ máy tính mạnh mẽ nhất hiện nay, tối ưu cho AI và các tác vụ yêu cầu tính toán cực cao, vượt xa các trung tâm dữ liệu thông thường.

– Mistral AI: Được tiếp cận sớm với rack NVIDIA GB200 NVL72, Mistral AI đã tăng tốc huấn luyện và inference mô hình AI, rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.

– ByteBridge tại Indonesia: Hỗ trợ triển khai rack NVIDIA GB200 đầu tiên tại Jakarta, sử dụng giải pháp làm mát bằng chất lỏng để đáp ứng nhu cầu tính toán AI cao.

– Oracle & OpenAI: Đặt hàng khoảng 400.000 GPU NVIDIA GB200 trị giá 40 tỷ USD cho trung tâm dữ liệu mới tại Texas, phục vụ dự án Stargate với công suất tính toán 1,2 GW.

5. Vậy nên chọn NVIDIA GB200 hay H200?

NVIDIA H200 là lựa chọn lý tưởng cho doanh nghiệp vừa và nhỏ, cũng như các trung tâm dữ liệu quy mô vừa. GPU này mang lại hiệu suất ổn định, tiết kiệm năng lượng và ROI nhanh, dễ triển khai trên các máy chủ truyền thống mà không cần cơ sở hạ tầng phức tạp.

Ngược lại, NVIDIA GB200 hướng đến các tổ chức cần AI quy mô cực lớn. Với kiến trúc rack-scale NVL72, RAS nâng cao và khả năng xử lý mô hình nghìn tỷ tham số, GB200 tối ưu cho multi-modal AI, AI reasoning và inference thời gian thực. Đây là nền tảng “future-proof” cho các siêu máy tính và AI factory.

Tóm lại, H200 phù hợp khi ưu tiên hiệu quả và triển khai nhanh, còn GB200 là lựa chọn cho hiệu năng cực cao và khả năng mở rộng lâu dài.

>>> Có thể bạn quan tâm đến: Nvidia HGX H200 – Bảng giá thuê mới nhất 2025

6. Nhà cung cấp Server AI GPU hàng đầu

Tại Việt Nam, VNSO cung cấp Server AI, GPU NVIDIA chính hãng với đầy đủ CO/CQ, đảm bảo uy tín và minh bạch. Khách hàng được tiếp cận hạ tầng GPU hiện đại cùng hỗ trợ kỹ thuật 24/7 từ đội ngũ chuyên gia, triển khai nhanh chóng chỉ trong vài phút, phù hợp cả dự án ngắn hạn lẫn dài hạn.

Điểm khác biệt của VNSO nằm ở sự đồng hành toàn diện: tư vấn nhu cầu, tối ưu chi phí và đảm bảo hệ thống vận hành ổn định, bảo mật cao. Dù doanh nghiệp cần thuê GPU, máy chủ AI hay hạ tầng siêu máy chủ, VNSO đều đáp ứng nhanh, chi phí hợp lý và minh bạch, giúp triển khai các dự án AI một cách hiệu quả và an tâm.

Liên hệ ngay VNSO để được tư vấn, báo giá miễn phí giải pháp AI tiên tiến nhất.

Thông tin liên hệ

Để tìm hiểu thông tin về các giải pháp Điện toán đám mây, chuyển đổi số, máy chủ ảo VPS, Server, máy chủ vật lý, CDN… Quý khách vui lòng liên hệ chúng tôi theo thông tin dưới đây:

VNSO TECHNOLOGY CO., LTD – SINCE 2015

– Website: https://vnso.vn/
– Fanpage: Facebook | LinkedIn | YouTube | TikTok
– Hotline: 0927 444 222 | Email: info@vnso.vn
– Trụ sở: Lô O số 10, Đường số 15, KDC Miếu Nổi, Phường Gia Định, TP. Hồ Chí Minh
– VPGD Đà Nẵng: 30 Nguyễn Hữu Thọ, Phường Hải Châu, Đà Nẵng
– VPGD Hà Nội: 132 Vũ Phạm Hàm, Phường Yên Hòa, Hà Nội