{"product_id":"nvidia-b200-specs-b200-sxm6-hmb3e-192gb-blackwell-gpu-for-ai-2026-video-card","title":"NVIDIA B200 Specs B200 SXM6 HBM3E 192GB Blackwell GPU pour IA (2026) Carte graphique","description":"\u003cp\u003eSpécifications du NVIDIA B200 B200 SXM6 HMB3E 192 Go Blackwell GPU pour l'IA (2026) Carte graphique\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 class=\"text-3xl font-semibold mt-12 mb-6\"\u003eSpécifications clés du B200\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto my-8\"\u003e\n\n\u003ctable class=\"min-w-full border-collapse\"\u003e\n\n\u003cthead\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eSpécification\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eB200\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eH200 (pour référence)\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eH100 (pour référence)\u003c\/th\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/thead\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eArchitecture\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eBlackwell (GB200)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eHopper\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eHopper\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTransistors\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e208 milliards\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e80 milliards\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e80 milliards\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eMémoire\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e192 Go HBM3e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e141 Go HBM3e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e80 Go HBM3\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eBande passante mémoire\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eJusqu'à 8 To\/s\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e4,8 To\/s\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e3,35 To\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTensor Core FP4\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eOui (natif)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eNon\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eNon\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTensor Core FP8\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eOui (2e gén.)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eOui\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eOui\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eMoteur de transformateur\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e2e génération\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e1re génération\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e1re génération\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eNVLink\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e5e gén. (1,8 To\/s)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e4e gén. (900 Go\/s)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e4e gén. (900 Go\/s)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTDP\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eJusqu'à 1000W\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eJusqu'à 700W\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eJusqu'à 700W\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eFabrication\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTSMC 4NP\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTSMC 4N\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTSMC 4N\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 class=\"text-3xl font-semibold mt-12 mb-6\"\u003eArchitecture : Ce que Blackwell change\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003eMoteur de transformateur de deuxième génération\u003c\/h3\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eLa plus grande amélioration pour les charges de travail d'IA est le moteur de transformateur de 2e génération avec prise en charge native du FP4 :\u003c\/p\u003e\n\u003cul class=\"text-lg list-disc pl-12\"\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003ePrécision FP4\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e— point flottant 4 bits pour l'inférence. Réduit de moitié l'utilisation de la mémoire par rapport au FP8, permettant des modèles plus grands ou des tailles de lot plus élevées sur un seul GPU\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGestion dynamique de la précision\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e— bascule automatiquement entre FP4, FP8 et FP16 en fonction des besoins de chaque couche\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eDébit plus élevé\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e— combiné aux améliorations architecturales, NVIDIA affirme une performance d'inférence jusqu'à 4 fois supérieure à celle du H100\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eLe FP4 est particulièrement efficace pour l'inférence LLM. Un modèle qui nécessite 80 Go en FP8 sur H100 n'aurait besoin que d'environ 40 Go en FP4 sur B200, laissant plus de 150 Go libres pour le cache KV et le batching.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003eMémoire HBM3e de 192 Go\u003c\/h3\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eLe saut de mémoire est massif :\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto my-8\"\u003e\n\n\u003ctable class=\"min-w-full border-collapse\"\u003e\n\n\u003cthead\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eGPU\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eMémoire\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eBande passante mémoire\u003c\/th\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/thead\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eH100\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e80 Go HBM3\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e3,35 To\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eH200\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e141 Go HBM3e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e4,8 To\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eB200\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e192 Go HBM3e\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eJusqu'à 8 To\/s\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003e192 Go signifie :\u003c\/p\u003e\n\u003cul class=\"text-lg list-disc pl-12\"\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eLlama 70B en FP16\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003etient sur un seul GPU (140 Go) avec 52 Go de libre pour le cache KV\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eLlama 70B en FP8\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003ene nécessite qu'environ 70 Go, laissant 122 Go pour des tailles de lot massives\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eLlama 405B en FP4\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003epourrait potentiellement tenir sur 2 B200\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003ePlusieurs modèles\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003eservis simultanément à partir d'un seul GPU\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003eNVLink 5e génération\u003c\/h3\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eLa bande passante NVLink double, passant de 900 Go\/s (H100\/H200) à 1,8 To\/s par GPU. Pour l'entraînement multi-GPU, cela signifie :\u003c\/p\u003e\n\u003cul class=\"text-lg list-disc pl-12\"\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003eSynchronisation plus rapide des gradients lors de l'entraînement distribué\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003eParallélisme tensoriel plus efficace pour l'inférence de grands modèles\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003eMeilleure efficacité de mise à l'échelle lors de l'utilisation de 4 à 8 GPU par nœud\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003eGB200 et NVL72\u003c\/h3\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eNVIDIA propose également le B200 dans des systèmes préconfigurés à l'échelle du rack :\u003c\/p\u003e\n\u003cul class=\"text-lg list-disc pl-12\"\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGB200\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e— un module de calcul avec 2 GPU B200 + 1 CPU Grace, connectés via NVLink\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003e\n\n\u003cstrong\u003eGB200 NVL72\u003c\/strong\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e— un rack complet avec 36 CPU Grace et 72 GPU B200 interconnectés via NVLink, offrant 720 pétaFLOPS de calcul FP4\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eCeux-ci sont conçus pour l'entraînement et l'inférence à grande échelle au niveau du centre de données.\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 class=\"text-3xl font-semibold mt-12 mb-6\"\u003eB200 vs H100 vs H200\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003ePour l'inférence LLM\u003c\/h3\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto my-8\"\u003e\n\n\u003ctable class=\"min-w-full border-collapse\"\u003e\n\n\u003cthead\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eMétrique\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eB200\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eH200\u003c\/th\u003e\n\n\u003cth class=\"px-4 py-2 text-left font-semibold\"\u003eH100\u003c\/th\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/thead\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eLlama 70B (FP8) jetons\/sec\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e~4x H100*\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e~1.9x H100\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e1x (base)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eMémoire pour Llama 70B FP8\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e70 Go (122 Go libres)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e70 Go (71 Go libres)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e70 Go (10 Go libres)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eMémoire pour Llama 70B FP4\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003e~35 Go (157 Go libres)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eN\/A (pas de FP4)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eN\/A (pas de FP4)\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTaille de lot maximale (70B FP8)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eTrès grande\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003eModérée\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd class=\"px-4 py-2\"\u003ePetite\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\n\n\u003c\/div\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003e*Affirmations publiées par NVIDIA. Les performances réelles varieront selon l'implémentation et la charge de travail.\u003c\/p\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eLa combinaison du B200, avec plus de mémoire, une bande passante plus élevée et la prise en charge du FP4, pourrait rendre le service de modèles 70B sur un seul GPU pratique à l'échelle — ce qui est serré sur le H100 et confortable mais pas optimal sur le H200.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3 class=\"text-xl font-semibold mt-4 mb-2\"\u003ePour l'entraînement\u003c\/h3\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003eNVIDIA revendique des performances d'entraînement jusqu'à 4 fois supérieures sur les modèles de classe GPT par rapport au H100, principalement grâce à :\u003c\/p\u003e\n\u003cul class=\"text-lg list-disc pl-12\"\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003eUn débit Tensor Core plus élevé\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003eDes améliorations de l'entraînement FP8 (Moteur de transformateur de 2e génération)\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003eUne bande passante NVLink doublée pour une meilleure mise à l'échelle multi-GPU\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli class=\"my-1\"\u003ePlus de mémoire réduisant le besoin de techniques d'optimisation de la mémoire\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp class=\"my-6 text-lg leading-relaxed\"\u003ePour l'entraînement de grands modèles, le B200 pourrait réduire le temps (et le coût) d'entraînement de 3 à 4 fois par rapport au H100, en supposant que la pile logicielle utilise pleinement les nouvelles fonctionnalités matérielles.\u003c\/p\u003e","brand":"Neobitti Inc. In the field of artificial intelligence","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":50526637719788,"sku":null,"price":89999.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0848\/8537\/3164\/files\/B200_c3851d04-b413-4993-b640-3d91fc5a5e62.png?v=1790326136","url":"https:\/\/gehio.com\/fr\/products\/nvidia-b200-specs-b200-sxm6-hmb3e-192gb-blackwell-gpu-for-ai-2026-video-card","provider":"Yadong Industry Limited Brand Computer Parts Supplier","version":"1.0","type":"link"}