19 maart 2026
De H200 SXM5 heeft een geheugenbandbreedte van 4,8 TB/s, terwijl de H100 SXM5 uitkomt op 3,35 TB/s. Dat is een verschil van ruim 43 procent, in het voordeel van de H200. Daarnaast beschikt de H200 over 141 GB HBM3e-geheugen, tegenover 80 GB HBM3 bij de H100 SXM5. Voor AI-workloads waarbij grote modellen in het geheugen moeten passen en data razendsnel verwerkt moet worden, maakt dat een flink verschil.
Twijfel je welke GPU het beste past bij jouw infrastructuur? In dit artikel leggen we het verschil tussen de NVIDIA H100- en H200-server helder uit, van de technische specs tot de praktische inzetbaarheid, zodat je een goed onderbouwde keuze kunt maken.
Geheugenbandbreedte is de hoeveelheid data die een GPU per seconde tussen het geheugen en de rekenkern kan verplaatsen, uitgedrukt in terabytes per seconde (TB/s). Hoe hoger de bandbreedte, hoe sneller de GPU grote hoeveelheden data kan verwerken zonder te wachten op het geheugen. Voor AI-workloads is dit een van de meest bepalende factoren voor prestaties.
Bij het trainen van grote taalmodellen (LLM’s) of het uitvoeren van inferentie op grote neurale netwerken verplaatst de GPU voortdurend enorme hoeveelheden gewichten, activaties en gradiënten. Als de bandbreedte te laag is, ontstaat er een zogenaamd geheugenknelpunt: de rekenkracht van de GPU staat stil en wacht op data. Dat vertraagt je trainingstijd en verhoogt de operationele kosten.
Kortom: bij AI-workloads bepaalt geheugenbandbreedte in grote mate hoe efficiënt een GPU zijn theoretische rekenkracht in de praktijk benut.
De NVIDIA H100 SXM5 beschikt over 80 GB HBM3-geheugen met een geheugenbandbreedte van 3,35 TB/s. HBM3 staat voor High Bandwidth Memory, generatie 3: een geheugentype dat speciaal is ontwikkeld voor GPU-toepassingen waarbij snelheid en capaciteit zwaarder wegen dan de kostprijs.
Met 3,35 TB/s was de H100 SXM5 bij introductie een van de snelste GPU’s op de markt voor AI-toepassingen. De 80 GB geheugenruimte is ruim voldoende voor de meeste productiemodellen, al merk je bij zeer grote modellen, zoals LLM’s met honderden miljarden parameters, dat je snel tegen de grenzen aanloopt. In dat geval zijn meerdere H100’s nodig, via NVLink of NVSwitch, om het model over meerdere GPU’s te verdelen.
De NVIDIA H200 SXM5 beschikt over 141 GB HBM3e-geheugen met een geheugenbandbreedte van 4,8 TB/s. Het geheugentype HBM3e is een verbeterde versie van HBM3, met een hogere snelheid per pin en een betere energie-efficiëntie per gigabyte.
De sprong naar 141 GB is niet alleen een kwestie van meer ruimte. Het betekent dat grotere modellen volledig in het geheugen van één GPU passen, wat de noodzaak voor modelparallelisme vermindert en de inferentiesnelheid aanzienlijk verhoogt. De hogere bandbreedte van 4,8 TB/s zorgt er bovendien voor dat die extra geheugenruimte ook daadwerkelijk snel benut wordt, zonder knelpunten in de dataoverdracht.
Het verschil in geheugenbandbreedte tussen de H100 SXM5 en H200 SXM5 bedraagt 1,45 TB/s. De H200 levert 4,8 TB/s tegenover 3,35 TB/s bij de H100, wat neerkomt op een toename van ruim 43 procent. Naast de bandbreedte is er ook een groot verschil in geheugenruimte: 141 GB versus 80 GB, een toename van 76 procent.
Om dit in perspectief te plaatsen: bij een typische inferentietaak op een groot taalmodel kan de H200 aanzienlijk meer tokens per seconde verwerken dan de H100, simpelweg omdat de GPU minder vaak hoeft te wachten op data uit het geheugen. De combinatie van meer geheugen en hogere bandbreedte werkt versterkend: grotere modellen passen in één GPU, en die GPU verwerkt de data ook nog eens sneller.
Workloads die het meest profiteren van de hogere bandbreedte van de H200 zijn workloads waarbij grote hoeveelheden data snel door de GPU moeten stromen, met name LLM-inferentie, grootschalige AI-training en wetenschappelijke simulaties. Dit zijn toepassingen waarbij geheugensnelheid de beperkende factor is, niet rekenkracht.
Concrete voorbeelden van workloads die sterk profiteren van de H200:
Bij al deze toepassingen geldt: hoe groter het model of de dataset, hoe meer de H200 zijn meerwaarde laat zien ten opzichte van de H100.
De H100 SXM5 is nog steeds een uitstekende keuze wanneer je werkt met modellen die binnen 80 GB passen, je budget een rol speelt, of wanneer je infrastructuur al is ingericht rondom H100-systemen. Voor veel productieomgevingen levert de H100 meer dan voldoende prestaties.
Denk aan situaties zoals:
De H100 SXM5 blijft een van de krachtigste GPU’s voor AI-toepassingen. De H200 is geen vervanging voor iedereen, maar een upgrade voor wie echt tegen de limieten van de H100 aanloopt.
Supermicro biedt meerdere serverplatforms die de H100 SXM5 en H200 SXM5 ondersteunen, voornamelijk uit de SYS-X- en SuperBlade-productlijnen. Dit zijn systemen die speciaal zijn ontworpen voor hoge GPU-dichtheid, optimale koeling en de hoge stroomvereisten van SXM5-GPU’s.
Bekende Supermicro-systemen voor deze GPU’s zijn onder andere de SYS-821GV-TNR en vergelijkbare platforms uit de ARS-serie, die tot acht SXM5-GPU’s kunnen herbergen in een 8U-chassis. Deze systemen zijn voorzien van directe vloeistofkoeling of geavanceerde luchtkoeling, afhankelijk van de datacenteromgeving.
Supermicro onderscheidt zich doordat het nieuwe NVIDIA GPU-generaties als eerste ondersteunt, ruim voordat merken als HP en Dell die mogelijkheid bieden. Dat betekent dat je bij ons als eerste toegang hebt tot de nieuwste hardware, zonder te wachten op een langzamere productcyclus.
Wil je weten welk Supermicro-platform het beste aansluit bij jouw H100- of H200-workload? Neem een kijkje bij onze serveroplossingen of neem direct contact met ons op. Wij configureren elk systeem volledig op maat, van de GPU-keuze tot de koeling en netwerkarchitectuur, zodat je precies krijgt wat jouw omgeving nodig heeft.
Dat hangt af van het serverplatform dat je gebruikt. SXM5-compatibele systemen, zoals bepaalde Supermicro-platforms, zijn in sommige gevallen geschikt voor een GPU-upgrade, maar dit vereist wel dat het chassis, de voeding en het koelsysteem ook de H200 ondersteunen. Het is verstandig om dit vooraf te laten beoordelen door een gespecialiseerde leverancier, zodat je niet voor verrassingen komt te staan bij een toekomstige migratie.
Bij een model van 70 miljard parameters in FP16-precisie heb je ongeveer 140 GB geheugen nodig, wat betekent dat de H100 met zijn 80 GB het model niet in één GPU kan laden en modelparallelisme vereist. De H200 met 141 GB kan dit model wél volledig in één GPU plaatsen, wat de latency aanzienlijk verlaagt en de doorvoer (tokens per seconde) significant verhoogt. In de praktijk kan dit neerkomen op een twee- tot driemaal hogere inferentiesnelheid voor deze modelklasse, zonder de overhead van multi-GPU-communicatie.
Veelgebruikte technieken zijn INT8- en INT4-kwantisatie, waarbij de modelgewichten worden omgezet naar lagere precisie, waardoor het geheugengebruik met 50 tot 75 procent kan afnemen. Tools zoals NVIDIA TensorRT-LLM, bitsandbytes en GPTQ maken dit relatief eenvoudig toepasbaar. Houd er rekening mee dat kwantisatie soms gepaard gaat met een licht kwaliteitsverlies in de modeloutput, dus het is aan te raden de nauwkeurigheid van je model na kwantisatie te valideren voor productiegebruik.
De H200 SXM5 heeft een TDP (Thermal Design Power) van circa 700 watt, vergelijkbaar met de H100 SXM5. Ondanks het hogere prestatieniveau is het energieverbruik per GPU dus niet significant gestegen, wat betekent dat de H200 een betere prestatie-per-watt verhouding biedt. Voor je datacentercapaciteitsplanning verandert er weinig als je een directe GPU-voor-GPU-vervanging doorvoert, al moet je bij een volledig nieuw 8-GPU-systeem rekening houden met een totaal stroomverbruik van 5 tot 7 kW per server, exclusief CPU's en netwerkhardware.
NVLink blijft relevant, ook bij de H200. Hoewel de 141 GB geheugenruimte ervoor zorgt dat meer modellen op één GPU passen, zijn er modellen met honderden miljarden parameters die nog steeds meerdere GPU's vereisen. NVLink zorgt in die gevallen voor een snelle, lage-latency verbinding tussen GPU's, wat essentieel is voor efficiënt tensor- en pijplijnparallelisme. De H200 vermindert de noodzaak voor multi-GPU-setups bij middelgrote modellen, maar vervangt NVLink niet voor de allergrootste workloads.
Een veelgemaakte fout is het kiezen op basis van specificaties alleen, zonder rekening te houden met de geheugenvoetafdruk van je specifieke modellen en workloads. Als jouw modellen comfortabel binnen 80 GB passen en je geen plannen hebt om naar grotere modellen te schalen, betaal je bij de H200 voor capaciteit die je niet benut. Breng eerst in kaart welke modellen je nu en in de komende 12 tot 18 maanden wilt draaien, en baseer je keuze op die roadmap in plaats van op de hoogste specificatie.
Een goede startpunt is het bepalen van drie zaken: het aantal GPU's dat je workload vereist, de koelingsinfrastructuur die beschikbaar is in jouw datacenter (lucht- of vloeistofkoeling), en je netwerkvereisten voor GPU-interconnect en opslagtoegang. Op basis daarvan kan een gespecialiseerde leverancier zoals NCS een configuratie samenstellen die aansluit bij zowel je technische eisen als je budget. Het is ook aan te raden om een benchmark of proof-of-concept te laten uitvoeren op je specifieke workload voordat je een grote investering doet.
Den Sliem 89
7141 JG Groenlo
The Netherlands
+31 544 470 000
info@ncs.nl