NVIDIA B200 vs GB200: Umfassender Effizienz-Benchmark-Vergleich
In der neuesten Generation der Blackwell-Architektur von NVIDIA sehen wir zwei unterschiedliche Accelerator-Modelle: den B200-SXM-180GB und den GB200 (Teil des GB200 NVL72-Systems). Diese Analyse vergleicht deren tatsächliche Leistung und Effizienz in verschiedenen Systemkonfigurationen basierend auf den MLPerf Training v5.0 Benchmark-Ergebnissen.
Zusammenfassung für Führungskräfte
Nach der Analyse von Benchmark-Daten aus Dutzenden von Systemkonfigurationen, die von einzelnen Nodes bis zu großen Clustern mit Tausenden von Acceleratoren reichen und bei MLPerf Training v5.0 eingereicht wurden, sind die Ergebnisse eindeutig:
- Average B200 Efficiency: 0.979 (latency per accelerator)
- Average GB200 Efficiency: 0.690 (latency per accelerator)
- Efficiency Ratio (B200 to GB200): 1.42
Wichtigste Erkenntnis: GB200-Systeme sind im Durchschnitt etwa 42 % effizienter als B200-Systeme und benötigen deutlich weniger Latenz pro Accelerator, um die gleiche Arbeitslast zu bewältigen.
Data Source: All benchmark results are from MLCommons MLPerf Training v5.0, which introduced the new Llama 3.1 405B benchmark and received over 201 performance results from 20 submitting organizations.
Verständnis der Kennzahlen
In diesem Vergleich:
- Latenz wird in Minuten gemessen
- Effizienz wird berechnet als:
Average Latency / Total Accelerators - Niedrigere Effizienzwert sind besser (zeigt weniger Latenz pro Accelerator an)
Systeme mit höchster Effizienz
Hier sind die effizientesten getesteten Systeme, unabhängig vom verwendeten Accelerator-Typ:
| Rank | System Name | Accelerator | Total GPUs | Avg. Latency (min) | Efficiency |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Tyche (8x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 512 | 0.56 | 0.00109 |
| 2 | Tyche (8x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 512 | 1.039 | 0.00203 |
| 3 | Tyche (2x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 144 | 1.128 | 0.00783 |
| 4 | Carina (39x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 2,496 | 27.335 | 0.01095 |
| 5 | Carina (32x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 2,048 | 32.629 | 0.01593 |
Bemerkenswert: Alle Top-5-Platzierungen werden von GB200-basierten Systemen gehalten, was die überlegene Effizienz dieser Architektur im großen Maßstab verdeutlicht.
Vollständige System-Rangliste
Ultra-effiziente Systeme (Effizienz < 0,05)
Diese Systeme zeigen eine außergewöhnliche Effizienz, wobei GB200 NVL72-Konfigurationen dominieren:
| System Name | Accelerator | Total GPUs | Efficiency |
|---|---|---|---|
| Tyche (8x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 512 | 0.00109 |
| Tyche (8x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 512 | 0.00203 |
| Tyche (2x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 144 | 0.00783 |
| Carina (39x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 2,496 | 0.01095 |
| Carina (32x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 2,048 | 0.01593 |
| BM.GPU.GB200.8 | GB200 | 72 | 0.02219 |
| SRS-GB200-NVL72-M1 (18x ARS-121GL-NBO) | GB200 | 72 | 0.02293 |
| Tyche (1x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 72 | 0.02328 |
| Carina (24x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 1,536 | 0.02765 |
| 16xXE9712x4GB200 | GB200 | 64 | 0.02905 |
| BM.GPU.B200.8 | B200-SXM-180GB | 64 | 0.03155 |
| SRS-GB200-NVL72-M1 (18x ARS-121GL-NBO) | GB200 | 72 | 0.03294 |
| Tyche (1x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 72 | 0.03432 |
| 16xXE9712x4GB200 | GB200 | 64 | 0.04259 |
| BM.GPU.B200.8 | B200-SXM-180GB | 64 | 0.04350 |
Hoch-effiziente Systeme (Effizienz 0,05 - 0,15)
| System Name | Accelerator | Total GPUs | Efficiency |
|---|---|---|---|
| Carina (16x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 1,024 | 0.06061 |
| 9xXE9680Lx4GB200 | GB200 | 36 | 0.08331 |
| 8xXE9712x4GB200 | GB200 | 32 | 0.09803 |
| 9xXE9680Lx4GB200 | GB200 | 36 | 0.11969 |
| 8xXE9712x4GB200 | GB200 | 32 | 0.13588 |
Systeme mit Standard-Effizienz (Effizienz 0,15 - 1,0)
| System Name | Accelerator | Total GPUs | Efficiency |
|---|---|---|---|
| Carina (8x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 512 | 0.23651 |
| Tyche (8x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 512 | 0.23781 |
| AS-4126GS-NBR-LCC_N2 | B200-SXM-180GB | 16 | 0.37981 |
| 4xXE9712x4GB200 | GB200 | 16 | 0.38981 |
| 4xXE9712x4GB200 | GB200 | 16 | 0.47763 |
| Tyche (4x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 256 | 0.93881 |
Einzelknoten- / Kleine Cluster-Systeme (Effizienz > 1,0)
Dabei handelt es sich typischerweise um Systeme mit 4-8 GPUs oder kleinere Konfigurationen:
| System Name | Accelerator | Total GPUs | Efficiency |
|---|---|---|---|
| BM.GPU.GB200.4 | GB200 | 8 | 1.375 |
| Tyche (1x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 8 | 1.393 |
| SYS-422GA-NBRT-LCC | B200-SXM-180GB | 8 | 1.401 |
| AS-A126GS-TNBR | B200-SXM-180GB | 8 | 1.406 |
| G893-SD1 | B200-SXM-180GB | 8 | 1.408 |
| Nyx (1x NVIDIA DGX B200) | B200-SXM-180GB | 8 | 1.409 |
| Lambda-1-Click-Cluster_B200_n1 | B200-SXM-180GB | 8 | 1.414 |
| ThinkSystem SR780a V3 with 8x B200 | B200-SXM-180GB | 8 | 1.416 |
| 1xXE9680Lx8B200-SXM-180GB | B200-SXM-180GB | 8 | 1.416 |
| SYS-A21GE-NBRT | B200-SXM-180GB | 8 | 1.417 |
| BM.GPU.B200.8 | B200-SXM-180GB | 8 | 1.422 |
| AS-4126GS-NBR-LCC_N1 | B200-SXM-180GB | 8 | 1.424 |
| AS-A126GS-TNBR_N1 | B200-SXM-180GB | 8 | 1.468 |
| Tyche (1x NVIDIA GB200 NVL72) | GB200 | 8 | 1.607 |
| SYS-422GA-NBRT-LCC | B200-SXM-180GB | 8 | 1.628 |
| G893-SD1 | B200-SXM-180GB | 8 | 1.638 |
| SYS-A21GE-NBRT | B200-SXM-180GB | 8 | 1.646 |
| AS-A126GS-TNBR | B200-SXM-180GB | 8 | 1.649 |
| BM.GPU.B200.8 | B200-SXM-180GB | 8 | 1.739 |
| 1xXE9680Lx8B200-SXM-180GB | B200-SXM-180GB | 8 | 1.752 |
| Nyx (1x NVIDIA DGX B200) | B200-SXM-180GB | 8 | 1.760 |
| ThinkSystem SR780a V3 with 8x B200 | B200-SXM-180GB | 8 | 1.781 |
| BM.GPU.GB200.4 | GB200 | 4 | 5.529 |
| 1xXE9712x4GB200 | GB200 | 4 | 6.358 |
Wichtige Erkenntnisse
1. GB200 dominiert groß angelegte Bereitstellungen
Die GB200 NVL72 Architektur zeichnet sich in großen Cluster-Konfigurationen aus:
- Tyche Systeme mit 512 GPUs erreichen eine Effizienz von nur 0.00109
- Carina Systeme skalieren auf bis zu 2.496 GPUs und behalten dabei eine wettbewerbsfähige Effizienz (0.01095) bei
- Multi-Node GB200 NVL72 Konfigurationen übertreffen durchgehend vergleichbare B200 Setups
2. NVLink-Vorteil
Die GB200 NVL72 Systeme nutzen die NVIDIA NVLink Technologie für eine überlegene Interconnect-Bandbreite:
- 1,8 TB/s bidirektionale Bandbreite pro GPU (fünfte Generation NVLink)
- 130 TB/s gesamte NVLink Bandbreite über das 72-GPU NVL72 Rack
- Ermöglicht effizientes Skalieren über mehrere Knoten hinweg
- Entscheidend für das Training und die Inferenz großer Sprachmodelle
Quelle: NVIDIA GB200 NVL72 Spezifikationen
3. Single-Node-Leistung
Bei 8-GPU-Systemen verringert sich der Leistungsunterschied:
- B200-Systeme: Effizienz liegt zwischen 1.401 und 1.781
- GB200-Systeme: Effizienz liegt zwischen 1.375 und 1.607
- Unterschied von etwa 10–15 % bei Single-Node-Konfigurationen
4. Beste B200-Konfiguration
Das leistungsstärkste B200-System in unseren Benchmarks:
- BM.GPU.B200.8 mit 64 GPUs
- Effizienz: 0.03155
- Wettbewerbsfähig mit mittelklassigen GB200-Konfigurationen
Architektonische Unterschiede
GB200 (Grace Blackwell Superchip)
- Integration: CPU + GPU in einem Paket (1 Grace CPU : 2 Blackwell GPUs pro Superchip)
- GPU-Speicher: Bis zu 186GB HBM3e pro GPU
- GPU-Speicherbandbreite: 8 TB/s pro GPU (16 TB/s pro Superchip)
- CPU: 72 Arm Neoverse V2-Kerne pro Superchip
- CPU-Speicher: Bis zu 480GB LPDDR5X (512 GB/s Bandbreite)
- GPU-zu-GPU-Verbindung: NVLink 5 (1,8 TB/s bidirektional)
- CPU-GPU-Verbindung: NVLink-C2C (900 GB/s bidirektional)
- Design: Speziell entwickelt für NVL72-Racks (36 Grace CPUs + 72 Blackwell GPUs)
- Ziel: KI-Training und Inferenz im großen Maßstab, Modelle mit Billionen von Parametern
Quelle: NVIDIA GB200 NVL72 Offizielle Spezifikationen
B200-SXM-180GB
- Integration: Nur GPU, gepaart mit x86- oder Arm-CPUs
- GPU-Speicher: 180GB HBM3e pro GPU
- Speicherbandbreite: 8 TB/s pro GPU
- GPU-zu-GPU-Verbindung: NVLink 5 (1,8 TB/s bidirektional)
- Host Interconnect: PCIe Gen5
- Design: Flexible Bereitstellung in Standard-Servern (typischerweise 4- oder 8-GPU-Konfigurationen)
- Target: Vielseitige KI-Workloads, HPC, flexible Infrastruktur
Quelle: NVIDIA HGX B200 Platform Specifications
Empfehlungen für Anwendungsfälle
Wählen Sie GB200 NVL72, wenn:
- Sie groß angelegte KI-Cluster (100+ GPUs) aufbauen
- Sie Foundation-Modelle (LLMs, multimodal) trainieren
- Sie maximale Interconnect-Bandbreite benötigen
- Effizienz für die Gesamtbetriebskosten entscheidend ist
- Das Leistungsbudget ermöglicht integrierte Systeme
Wählen Sie B200-SXM, wenn:
- Einzelknoten oder kleine Cluster (8-32 GPUs) bereitgestellt werden
- Flexibilität bei der CPU-Auswahl benötigt wird
- Bestehende Infrastruktur nachgerüstet werden soll
- Kostenbewusste Bereitstellungen geplant sind
- Gemischte Workload-Umgebungen (AI + HPC) vorhanden sind
Effizienz nach Anzahl der Beschleuniger
Interessante Muster treten auf, wenn nach GPU-Anzahl gruppiert wird:
- 4 GPUs: GB200 durchschnittlich 5.944 vs B200 (keine Daten)
- 8 GPUs: GB200 erzielt durchschnittlich 1.560 gegenüber B200 mit durchschnittlich 1.507 (B200 liegt leicht vorn)
- 16 GPUs: GB200 erzielt durchschnittlich 0.434 gegenüber B200 mit durchschnittlich 0.380 (B200 ist wettbewerbsfähig)
- 32-72 GPUs: GB200 dominiert mit einer Effizienz < 0.10
- 512+ GPUs: Ausschließlich GB200, Effizienz < 0.25
Fazit
Die Benchmark-Daten zeigen eindeutig, dass GB200-Systeme eine überlegene Effizienz bieten, insbesondere im großen Maßstab. Mit einem durchschnittlichen Effizienzvorteil von 42% gegenüber B200-Systemen rechtfertigt die GB200-Architektur ihren Aufpreis für groß angelegte KI-Infrastrukturen.
B200-Systeme bleiben jedoch weiterhin sehr wettbewerbsfähig für:
- Kleine bis mittlere Bereitstellungen (bis zu 64 GPUs)
- Umgebungen, die eine flexible CPU-Auswahl erfordern
- Projekte mit begrenztem Budget
- Gemischte HPC- und KI-Workloads
Für Organisationen, die eine KI-Infrastruktur der nächsten Generation aufbauen, hängt die Wahl ab von:
- Skalierung: GB200 für Cluster mit mehr als 100 GPUs
- Workload: GB200 für reine KI, B200 für gemischte Workloads
- Budget: B200 bietet niedrigere Einstiegskosten
- Effizienzanforderungen: GB200 für maximale Leistung pro Watt
Über diese Analyse
Dieser Benchmark-Vergleich basiert auf realen Leistungsdaten von MLPerf Training v5.0, dem branchenüblichen Benchmark-Set zur Messung der KI-Trainingsleistung. Die Ergebnisse umfassen Einreichungen von 20 Organisationen, darunter AMD, NVIDIA, Oracle, Dell Technologies, Google Cloud, Hewlett Packard Enterprise, IBM, Lenovo, Supermicro und weiteren.
Benchmark-Details
- Benchmark Suite: MLPerf Training v5.0
- Primary Workload: Llama 3.1 405B large language model pretraining
- Metric: Wall clock time to train model to target quality (reported as latency in minutes)
- Methodology: Multiple runs with lowest/highest results discarded, remaining results averaged
- Result Count: 201 performance results from 20 submitting organizations
- Publication Date: June 2025
Datenquellen & Referenzen
- MLPerf Training v5.0 Results: https://mlcommons.org/benchmarks/training/
- MLPerf Training v5.0 Announcement: https://mlcommons.org/2025/06/mlperf-training-v5-0-results/
- NVIDIA GB200 NVL72 Specifications: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb200-nvl72/
- NVIDIA HGX Platform Specifications: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/hgx/
- NVIDIA Blackwell Architecture: https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/blackwell-architecture/
For more information on NVIDIA interconnect technologies, see our article on NVIDIA NVLink.
Author: flozi00 | Published: 28. Oktober 2025