在人工智能和高性能计算领域，算力一直是推动技术进步的关键因素。随着大规模模型日益复杂，对GPU的性能需求也不断攀升。近日，领先的云计算平台Modal宣布正式上线行业最强劲的GPU资源——B200与H200系列，为广大开发者提供了无门槛的高性能计算体验。这一重磅发布标志着算力服务进入了一个全新阶段，特别是在大模型推理和训练等领域，将产生深远的影响。 Modal作为一个专注于简化GPU部署的云平台，一直致力于提供灵活便捷的计算资源。用户无需繁琐的联系销售或配额申请，只需拥有一个Modal账户，即可轻松调用B200和H200 GPU资源，极大地降低了高性能计算的门槛。
用户只需通过简单的一行代码即可将B200或H200 GPU集成到自定义Modal函数中，迅速实现强大算力的接入。 B200和H200 GPU在性能规格上均远超其前代H100系列。B200搭载全新Blackwell架构，配备高达180GB的HBM3e显存，是H100的2.25倍之多，且带宽高达8TB每秒，带来更流畅的数据传输和处理能力。相比之下，H200采用Hopper架构，拥有141GB显存和4.8TB每秒的带宽。显存的大幅提升意味着更大模型可以完整加载到单卡上，尤其适合深度学习中复杂的Mixture-of-Experts模型，如DeepSeek-R1、Qwen 3及LLaMA 4，这些模型体量巨大，传统设备难以单节点部署，而B200和H200的强大内存容量使此成为可能。 此外，Blackwell架构的B200在Tensor Core计算能力上引入了原生4位浮点运算支持，其FP4算力高达9 Petaflops，较前代8位浮点运算性能有约四倍的速度提升。
这种技术进步不仅大幅加快了算力密集型任务的执行速度，也通过减少内存带宽争用提升整体吞吐量。对于内存带宽成为瓶颈的推理工作负载，例如聊天机器人响应，迁移至B200可以实现超过两倍的延迟降低，且无需修改现有代码。 在实际应用测试中，Modal利用最新版本的vLLM引擎对DeepSeek V3大型Mixture-of-Experts语言模型进行了端到端性能评估。结果显示，在保持稳定的1请求每秒情况下，采用8张B200 GPU配置的系统，其首字响应时间比8张H200系统快了2.5倍，并且在保持1秒延迟时，查询吞吐能力提升了1.7倍。该模型使用8位精度原生推理，是目前大型模型服务的重要场景。值得注意的是，此类模型体积庞大，甚至难以在8张H100卡上跑满，但借助B200和H200则迎刃而解。
Modal平台之所以成为这些顶尖GPU的最佳落地之处，除了其领先的硬件资源，还得益于其极简化的使用体验。平台的定制基础设施支持秒级GPU容器启动，能够灵活弹性扩展至数百张GPU，且按实际使用计费，避免资源浪费。新用户每月还有30美元的免费计算额度，鼓励初学者和小型开发团队免费体验高端GPU的强大算力。 此外，Modal配套提供详细的文档体系和活跃的社区支持，不仅涵盖了多种使用案例，包括语言模型推理、图像与视频处理、音频分析、模型微调及生物计算等领域，还提供了丰富的示范示例，方便开发者快速构建自己的算力应用。未来随着vLLM等开源引擎进一步优化对Blackwell架构的支持，B200的潜力将得到更充分释放，连续提升多种AI任务的效率。 从技术架构上看，B200的Blackwell架构是英伟达最新一代GPU架构之一，专注于提升AI算力和内存性能。
相比此前的Hopper架构，Blackwell在FP4运算能力及内存带宽的增强，对未来大规模、多专家模型支持至关重要。H200采用的Hopper架构则在稳定性和通用性能方面表现优异，价格相对适中，适合多种场景部署。 价格方面，B200的使用费率为每小时6.25美元，H200为每小时4.54美元。考虑到其卓越的性能，全新的B200和H200定价策略在市场上极具竞争力，尤其相较于传统的高端GPU云租赁选项，不仅降低了使用门槛，也提升了使用效率。 展望未来，大模型趋势不可逆，算力瓶颈成为影响AI应用效果和普及的核心问题。Modal提供的B200和H200 GPU解决方案，为研究人员与企业带来了极大的便利和强大支持，允许他们专注于算法优化和产品迭代，而无需担忧底层硬件资源限制。
更多行业玩家将因这类高性能GPU的普及受益，如自动驾驶、智能客服、医疗影像分析以及科学研究中的复杂模拟等。 总的来说，Modal宣布上线B200和H200 GPU，不仅是一场计算硬件的升级，更是算力服务模式的变革。以极致的性能表现和极简的接入体验，Modal为大规模高性能计算领域注入了新的动力。无论是渴望提升模型推理速度的AI开发者，还是进行复杂计算任务的科研机构，均可得益于这一现代化算力平台的助力。未来Modal将持续优化算力资源配置，为用户带来更多技术创新与实践价值。现在正是加入Modal，开启高效GPU计算的新纪元的最佳时机。
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