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type: "Comparison"
title: "Blackwell vs Hopper"
description: "NVIDIA Blackwell (B200) vs NVIDIA Hopper (H100)"
resource: "https://www.contextstudios.ai/it/confronto/blackwell-vs-hopper"
language: "it"
tags: ["NVIDIA Blackwell vs Hopper", "B200 vs H100", "confronto GPU", "confronto chip AI", "NVIDIA GTC 2024"]
generated:
  by: "process:contextstudios-md/1"
  at: "2026-10-08T22:05:03.756Z"
status: "stable"
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# Blackwell vs Hopper

## Confronto Dettagliato

| Fattore | NVIDIA Blackwell (B200) | NVIDIA Hopper (H100) | Vincitore |
|--------|------|------|--------|
| Prestazioni inferenza | 30x piu throughput di inferenza grazie a FP4, 192GB HBM3e e NVLink Switch. Contiene modelli 1T nella VRAM. | Buone prestazioni in FP8 e FP16. Standard di deployment in produzione 2023-2025. Collaudato e ampiamente disponibile. | NVIDIA Blackwell (B200) |
| Prestazioni addestramento | 2-4x migliore dell'H100 per architetture moderne via Transformer Engine di seconda generazione. | Standard di mercato per l'addestramento LLM 2022-2025. Ben adatto per modelli fino a 70B parametri. | NVIDIA Blackwell (B200) |
| Efficienza energetica | Notevolmente piu efficiente: FP4 abilita 4x piu operazioni per watt. | Buona efficienza per la sua generazione, ma meno efficiente di Blackwell. | NVIDIA Blackwell (B200) |
| Prezzo e disponibilita | Piu costoso (B200: >$30k), disponibilita limitata nel 2025. A lungo termine piu economico. | Prezzi spot inferiori grazie a maggiore offerta. H100: $25-28k, ampia disponibilita cloud. | NVIDIA Hopper (H100) |
| Supporto FP4 | FP4 nativo a livello hardware. 2x piu efficienza di FP8 senza perdita di qualita. | Nessun FP4 nativo. FP8 come livello di precisione piu basso. | NVIDIA Blackwell (B200) |
| Capacita memoria | 192GB HBM3e per chip B200. GB200 NVL72 = 1.4TB totale. Modelli 400B+ senza model parallelism. | 80GB HBM3 per H100. DGX H100 = 640GB totale. Sufficiente per modelli fino a ~70B. | NVIDIA Blackwell (B200) |

## Statistiche Chiave

- **NVIDIA B200 raggiunge 20 petaflop di prestazioni di inferenza FP4 vs 4 petaflop FP8 su H100 - 5x miglioramento** — NVIDIA GTC (2024)
- **GB200 NVL72 puo contenere un modello da un trilione di parametri interamente nella VRAM** — NVIDIA GTC (2024)
- **H100 rimane il chip di inferenza dominante nel mercato cloud con 60%+ di quota di mercato nel 2025** — Cloudwatch (2025)
- **Previsione: le istanze cloud Blackwell saranno il 50% piu economiche delle istanze H100 equivalenti entro fine 2026** — Previsioni analisti (2025)