23 april 2026
De NVIDIA B300 en de H100 zijn allebei krachtige GPU’s voor AI en high-performance computing, maar ze zijn gericht op verschillende behoeften. De B300 is de nieuwere generatie, met een aanzienlijk hogere geheugenbandbreedte en verbeterde efficiëntie voor grote AI-modellen. De H100 is een beproefde en breed beschikbare GPU die uitstekend presteert voor een breed scala aan AI- en HPC-werklasten. Kort gezegd: de B300 is sneller en moderner, de H100 is bewezen en toegankelijker.
Of je nu een datacenter beheert, AI-modellen traint of nadenkt over je volgende serverinvestering: het is slim om te weten wat deze twee GPU-generaties van elkaar onderscheidt. In dit artikel leggen we het verschil helder uit, zodat je een weloverwogen keuze kunt maken voor jouw situatie.
De NVIDIA B300 is een datacenter-GPU uit NVIDIA’s Blackwell-architectuurfamilie, ontworpen voor de zwaarste AI- en HPC-werklasten. Hij bouwt voort op de B200 en zet een verdere stap vooruit op het gebied van geheugenbandbreedte, rekenkracht en energie-efficiëntie. De B300 is specifiek gericht op grootschalige AI-training en inferentie van grote taalmodellen.
Wat de B300 nieuw maakt, is niet alleen de ruwe rekenkracht. NVIDIA heeft de geheugenarchitectuur opnieuw ontworpen: de B300 maakt gebruik van HBM3e-geheugen met een aanzienlijk hogere bandbreedte dan zijn voorgangers. Dat is met name relevant als je werkt met grote modellen waarbij de snelheid waarmee data naar de GPU stroomt de bottleneck vormt. Daarnaast introduceert de Blackwell-generatie verbeterde NVLink-verbindingen, wat multi-GPU-configuraties efficiënter maakt dan ooit.
De B300 is ook ontworpen met het oog op energie-efficiëntie. Meer rekenkracht per watt betekent lagere operationele kosten op de lange termijn, wat voor datacenters en grote AI-omgevingen een relevant voordeel is. Omdat NVIDIA de B300 als een van de eerste GPU-fabrikanten op de markt brengt, is de beschikbaarheid vooralsnog beperkt en zijn wachttijden en prijzen dienovereenkomstig.
De NVIDIA H100 is een datacenter-GPU uit de Hopper-architectuurgeneratie en gold lange tijd als de gouden standaard voor AI-training en inferentie. Hij wordt breed ingezet voor het trainen van grote taalmodellen, wetenschappelijke simulaties, high-performance computing en GPU-versnelde databases.
De H100 ondersteunt zowel SXM- als PCIe-varianten, wat hem inzetbaar maakt in een breed scala aan serverplatforms. Hij beschikt over Transformer Engine-technologie, specifiek ontworpen om AI-modellen op basis van transformerarchitecturen te versnellen. Dit maakt hem bijzonder populair bij onderzoeksinstellingen, cloudproviders en bedrijven die grootschalig machine learning inzetten.
Een belangrijk voordeel van de H100 is de volwassenheid van het ecosysteem rondom deze GPU. Drivers, frameworks en softwareoptimalisaties zijn uitgebreid getest en breed beschikbaar. Voor organisaties die nu willen starten met serieuze AI-werklasten, is de H100 een betrouwbare en goed gedocumenteerde keuze.
De B300 en de H100 verschillen op drie kerngebieden: geheugenbandbreedte, rekenkracht en architectuurefficiëntie. De B300 levert een aanzienlijk hogere geheugenbandbreedte dankzij HBM3e-geheugen, terwijl de H100 gebruikmaakt van HBM3. Op het gebied van rekenkracht zet de B300 een grote stap vooruit, met name bij FP8-precisie, die relevant is voor moderne AI-inferentie.
De B300 beschikt over meer HBM3e-geheugen dan de H100 en levert een hogere geheugenbandbreedte. Dit is met name merkbaar bij werklasten waarbij grote modellen volledig in het GPU-geheugen geladen moeten worden, zoals inferentie van grote taalmodellen. De H100 biedt met zijn HBM3-geheugen al indrukwekkende prestaties, maar loopt bij de zwaarste moderne modellen sneller tegen zijn grenzen aan.
De B300 introduceert verbeteringen in FP4- en FP8-precisie, rekenformaten die steeds vaker worden gebruikt voor efficiënte AI-inferentie. De H100 ondersteunt FP8 via zijn Transformer Engine, maar de B300 gaat een stap verder in de optimalisatie hiervan. Voor traditionele wetenschappelijke berekeningen in FP64 is het verschil kleiner, maar voor AI-specifieke werklasten is de B300 duidelijk de snellere optie.
De B300 maakt gebruik van NVLink 5, de nieuwste generatie van NVIDIA’s GPU-verbindingstechnologie, met een hogere bandbreedte tussen GPU’s onderling dan NVLink 4 in de H100. Dit maakt multi-GPU-setups met de B300 efficiënter, wat relevant is voor grootschalige AI-clusters.
De B300 is een betere keuze dan de H100 als je werkt met zeer grote AI-modellen, een hoge inferentiesnelheid nodig hebt of een multi-GPU-cluster bouwt waarbij de bandbreedte tussen GPU’s een beperkende factor is. Ook als je investeert in infrastructuur die de komende jaren meegaat, biedt de B300 meer toekomstbestendigheid.
Concreet zijn dit de situaties waarin de B300 de voorkeur verdient:
Houd er rekening mee dat de B300 door zijn nieuwheid en beperkte beschikbaarheid hogere aanschafprijzen kent. De markt voor Blackwell-GPU’s is op dit moment sterk vraaggedreven, wat levertijden en prijzen beïnvloedt.
De H100 blijft een uitstekende keuze als je nu snel wilt starten, een bewezen platform zoekt met een volwassen software-ecosysteem, of als de extra prestaties van de B300 niet opwegen tegen de hogere kosten en langere levertijden voor jouw specifieke werklast.
In de praktijk zijn dit situaties waarin de H100 nog steeds de slimme keuze is:
De H100 is geen verouderd product. Hij is nog steeds een van de krachtigste GPU’s die breed beschikbaar zijn, en voor veel organisaties levert hij precies de prestaties die ze nodig hebben, zonder de premiumprijs van de nieuwste generatie.
Supermicro is een van de eerste serverplatforms die NVIDIA B300-GPU’s ondersteunen. Supermicro brengt nieuwe GPU-generaties van NVIDIA sneller naar de markt dan merken als HP en Dell, waardoor je bij Supermicro eerder toegang hebt tot de nieuwste hardware. De B300 wordt ondersteund in Supermicro’s SYS-serie voor GPU-geoptimaliseerde servers, waaronder platforms die zijn ontworpen voor hoge GPU-dichtheid en optimale koeling.
Supermicro biedt voor B300-werklasten specifiek platforms aan die zijn ontworpen voor directe vloeistofkoeling, een vereiste vanwege de thermische output van Blackwell-GPU’s. Deze systemen zijn beschikbaar in verschillende formfactoren, van 4U-servers voor kleinere GPU-clusters tot multinodesystemen voor grootschalige AI-infrastructuur. Elk platform is configureerbaar op basis van het aantal GPU’s, het CPU-type, het geheugen en de opslagcapaciteit.
Als je overweegt een NVIDIA B300-server te bouwen of te kopen, staan wij bij NCS International klaar om je te helpen de juiste configuratie te vinden. Wij zijn de grootste, eerste en oudste Supermicro-distributeur van Nederland, met 38 jaar ervaring in het leveren van maatwerkserveroplossingen. Omdat Supermicro als eerste nieuwe GPU-generaties ondersteunt, kunnen wij je B300-systeem leveren ruim voordat andere merken die mogelijkheid bieden. Neem contact met ons op, dan denken we graag met je mee over de configuratie die het beste past bij jouw werklast, budget en groeiplannen.
In de meeste gevallen is de overstap van H100 naar B300 softwarematig relatief eenvoudig, omdat NVIDIA's CUDA-ecosysteem achterwaartse compatibiliteit biedt. Wel is het verstandig om te controleren of je gebruikte frameworks (zoals PyTorch of TensorFlow) al zijn geoptimaliseerd voor de Blackwell-architectuur, zodat je volledig profiteert van de nieuwe FP4- en FP8-mogelijkheden. Stuur je workload niet zomaar ongewijzigd naar een B300 als je maximale prestaties wilt: een heroptimalisatie loont.
De NVIDIA B300 vereist door zijn hogere thermische output verplicht directe vloeistofkoeling (Direct Liquid Cooling), terwijl de H100 in veel gevallen nog met luchtkoeling kan worden ingezet. Dit betekent dat een overstap naar B300 mogelijk aanpassingen aan je datacenterinfrastructuur vereist, zoals koelwaterleidingen en aangepaste serverracks. Houd bij je totale kostenplaatje dus niet alleen rekening met de aanschafprijs van de GPU, maar ook met eventuele infrastructuurinvesteringen.
De aanschafprijs van een B300-systeem ligt momenteel aanzienlijk hoger dan een vergelijkbare H100-configuratie, mede door de beperkte beschikbaarheid en de sterke marktvraag naar Blackwell-GPU's. De terugverdientijd hangt sterk af van je werklast: als je dagelijks zware AI-inferentie of training uitvoert, kan de hogere energie-efficiëntie en snelheid van de B300 de meerprijs op termijn rechtvaardigen. Voor lichtere of intermittente werklasten is de H100 financieel vaak de verstandigere keuze.
Als je werklast nu al tegen de grenzen van beschikbare GPU-capaciteit aanloopt of je plant een grote investering voor de komende jaren, is wachten op de B300 het overwegen waard. Heb je echter direct productiecapaciteit nodig of past je werklast comfortabel binnen de H100-specificaties, dan is het verstandiger nu te starten met de H100 en later eventueel uit te breiden. Een hybride aanpak, waarbij je begint met H100 en later B300-nodes toevoegt aan je cluster, is ook een praktische optie.
Een veelgemaakte fout is kiezen op basis van de nieuwste specificaties zonder de daadwerkelijke werklast te analyseren. Veel organisaties betalen een premiumpijs voor de B300 terwijl hun modellen en datasets prima draaien op een H100, of ze kiezen voor de H100 terwijl hun groeiplannen duidelijk om de extra geheugenbandbreedte van de B300 vragen. Begin altijd met een grondige analyse van je huidige én verwachte werklasten, GPU-geheugengebruik en schaalbaarheidsbehoeften voordat je een aankoopbeslissing maakt.
Technisch gezien is het mogelijk om B300- en H100-systemen naast elkaar te gebruiken binnen één organisatie, maar ze direct koppelen in één homogeen cluster is complexer en minder efficiënt. De twee generaties communiceren via NVLink 5 respectievelijk NVLink 4, wat betekent dat je ze het beste inzet als aparte knooppunten voor verschillende werklasten. Een praktische aanpak is de H100-nodes inzetten voor bestaande, geoptimaliseerde workloads en B300-nodes reserveren voor nieuwe, zwaardere modellen of hogere inferentievereisten.
De H100 zal naar verwachting nog meerdere jaren een relevante en breed ondersteunde GPU blijven, zeker gezien de omvang van het geïnstalleerde park en de volwassenheid van het software-ecosysteem. NVIDIA en grote cloudproviders blijven de Hopper-architectuur actief ondersteunen, en de meeste AI-frameworks zullen de H100 nog lang optimaal blijven bedienen. Voor organisaties die nu investeren in H100-systemen, is een nuttige levensduur van drie tot vijf jaar realistisch, afhankelijk van de groei van modelomvang en prestatie-eisen.
Den Sliem 89
7141 JG Groenlo
The Netherlands
+31 544 470 000
info@ncs.nl
GPU-servers verwerken duizenden berekeningen parallel — ontdek wanneer ze onmisbaar zijn voor jouw organisatie.
Wat is een AI-server en wanneer heb je er een nodig? Ontdek de techniek, hardware en toepassingen.
