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英伟达（NVIDIA）的这三款产品代表了其AI芯片架构从当前顶峰（Hopper）到即将大规模普及（Blackwell），再到未来愿景（Rubin）的三个阶段。

以下是关于性能、规格及技术演进的深度对比：

1. 核心定位与技术参数对比

2. 各型号深度解析

H200：当前市场的“显存加强版”王者

本质： H200 并不是架构的跨代升级，而是 H100 (Hopper) 的“显存补丁版”。

核心改进： 它是全球首款采用 HBM3e 的 GPU。相比 H100，显存容量从 80GB 增加到 141GB，带宽从 3.35TB/s 提升到 4.8TB/s。

优势： 极大地缓解了 LLM（大语言模型）推理时的带宽瓶颈。在运行像 Llama 3 这样的大模型时，H200 的推理速度比 H100 快了近一倍，且目前供应链最成熟，是各大云厂商当下的主力订单。

Blackwell (B200 / GB200)：划时代的单机性能飞跃

架构突破： 采用了“双芯片封装”技术，将两个巨大的芯片通过 10TB/s 的互连链路粘合在一起，系统将其识别为一个单一 GPU。

推理性能怪兽： 引入了 第二代 Transformer 引擎，支持 FP4（4位浮点） 精度。这意味着在处理大模型推理时，它可以用更少的位数保持精度，从而让推理性能达到 H100 的 30 倍。

能效比： 英伟达强调 Blackwell 显著降低了能耗。例如，训练一个 1.8 万亿参数的模型，以前需要 8000 块 Hopper GPU 和 15 兆瓦电力，现在只需 2000 块 Blackwell 和 4 兆瓦电力。

连接性： 配套的 GB200（CPU+GPU）是目前最顶级的系统单元。

Rubin (R100)：瞄准 2026 年的未来架构

代际跨越： Rubin 是老黄在 2024 Computex 上突然公布的 Blackwell 继任者。

核心亮点： 首次确认将采用 HBM4 显存。HBM4 将带来内存堆叠层数的飞跃（12层到16层），解决未来万亿级参数模型对内存容量的终极渴求。

生态协同： Rubin 将搭配全新的 Vera CPU，以及更先进的 NVLink 6 互连技术（3.6TB/s）。

工艺： 预计直接切入 台积电 3nm 时代，这标志着英伟达从 2 年更新一次架构提速到了 1 年更新一次。

3. 性能对比总结：你应该关注什么？

（1）如果你关注“现在就能买到”：

H200 是目前的性能天花板。它的重点在于解决“装不下大模型”和“显存读写慢”的问题。

（2）如果你关注“推理成本和超大规模集群”：

Blackwell (B200/GB200) 是真正的游戏规则改变者。FP4 精度的支持意味着模型的运行成本将大幅下降，这也是为什么各大厂商（特斯拉、微软、Meta）都在疯抢 Blackwell。

（3）如果你关注“长期技术演进”：

Rubin 的意义在于它确定了英伟达将保持每年一次的更新节奏。HBM4 的引入意味着 2026 年以后的 AI 算力将不再仅仅受限于计算速度，内存瓶颈也将被进一步打开。

总结建议：

H200：稳健选择，适合当下的生产环境。

Blackwell：代际跨越，性能是 H200 的数倍，但面临功耗极高（单卡可达 1000W-1200W）和液冷配套的需求。

Rubin：未来的技术风向标，预示着 AI 算力竞赛在 2026 年前不会减速。