完整比較 NVIDIA RTX 5090 和 B200

🟩 NVIDIA RTX 5090 vs B200 完整比較

這兩張 GPU 雖然同屬 Blackwell 架構，但定位完全不同：

• RTX 5090 → 消費級 / 工作站 / 遊戲 / 本地 AI
• B200 → 資料中心 / AI 訓練 / 超級算力

👉 可以理解為：

RTX 5090 = 高端 PC GPU

B200 = AI 超級計算 GPU

下面給你完整技術級對比。

🟩 一、產品定位差異（最核心）

👉 B200 本質上不是顯卡，而是 AI 加速器

🟩 二、核心規格比較

🔷 RTX 5090

核心規格

• 架構：Blackwell
• VRAM：32 GB GDDR7
• 頻寬：1.79 TB/s
• CUDA cores：≈21,760
• FP32：約125 TFLOPS
• TDP：約575 W

👉 特點

• 高時脈
• 圖形 RT pipeline
• DLSS 4
• 顯示輸出

➡️ 偏「高頻寬 + 高時脈通用 GPU」

🔷 B200

核心規格

• 架構：Blackwell
• VRAM：192–288 GB HBM3e
• 頻寬：約8 TB/s
• FP32：約90 TFLOPS
• INT8：3600 TOPS
• TDP：約1000 W

👉 特點

• 超大 HBM
• 超高頻寬
• AI tensor optimized
• 多 GPU NVLink fabric

➡️ 偏「超記憶體 + AI tensor throughput」

🟩 三、架構哲學差異（真正關鍵）

⭐ RTX 5090 設計哲學

👉 latency optimized

• 高頻率
• Shader pipeline
• Ray tracing
• Graphics scheduler
• 適合：
• • 遊戲
  • 渲染
  • 本地推理

目標 → 單 GPU 反應速度

⭐ B200 設計哲學

👉 throughput optimized

• 超大 memory pool
• Tensor engine dominance
• NVLink scale-out
• HBM streaming

目標 → cluster 計算效率

🟩 四、AI 能力差異（最重要）

👉 B200 是為：

• GPT training
• Frontier model
• MoE
• exascale inference

🟩 五、記憶體系統差異（決定性）

RTX 5090

• GDDR7
• 32 GB
• ~1.8 TB/s

👉 typical GPU memory

B200

• HBM3e
• 192–288 GB
• ~8 TB/s

👉 AI memory system

這是最大差距

👉 LLM scaling = memory bandwidth bound

🟩 六、互連能力差異

👉 B200 可形成：

• GB200 superchip
• DGX cluster
• NVL72 rack

🟩 七、功耗 vs 性能哲學

👉 B200 是「設施級 GPU」

🟩 八、最直觀理解（重要）

⭐ RTX 5090

👉 Ferrari

• 單機快
• 延遲 (latency)
• graphics + AI

⭐ B200

👉 高鐵

• 多節串聯
• 吞吐量 (throughput)
• 集群人工智慧 (cluster AI)

🟩 九、總結一句話

👉 RTX 5090 = 最強 PC GPU

👉 B200 = AI 基礎設施 GPU

不是同級產品。