NVIDIA H200 SXM 141GB
H200 SXM 单卡配备 141 GB HBM3e。它回答一个明确的问题：你的视觉工作流是否要求每 GPU 内存超过 80 GB 配置？每个 RenderParcel 批次包含一张 H200 SXM。
- 按批 GPU
- 1
- 单卡显存
- 141 Go HBM3e
- 库存
- 19 台
确定哪些内容必须同时保持加载
一次生成式创作可能涉及多个模型、条件图像和临时数据。在选择这一容量之前，列出真正同时运行的内容。当两个步骤相互独立时，依次执行可能比让整个项目保持加载更简单。
如果这种组织方式仍不足以让你的配方装下，H200 就值得考虑。准备一个完整示例：参考、参数和预期输出。测试期间保持比较要素不变。
141 GB，为完成图像留有余量
大容量并不意味着可以跳过对最后一步的检查。解码、放大或多张图像处理仍可能提高内存占用。测量整个流程中观察到的峰值，然后为你的变体保留余量。
磁盘上的模型大小不足以作为估算依据。还要记录数值精度和处理尺寸。这样你就有了一个有用的基础，来判断 80 GB 的 H100 是否仍然可行，还是 141 GB 确实满足了实际需求。
保住工作流，而不是频繁改动
对于 ComfyUI，请检查计算组件以及每个重要扩展的兼容性。先准备一套稳定组合，再分步添加自定义节点。同时改动模型、软件和设置，会让差异难以解释。
仅就 Blender 而言，为生成式计算选择大显存显卡并非必然：如果你的场景装得下，可以对比 48 GB 的 RTX 6000 Ada。B200 提供另一种方式，以两张 180 GB 显卡的批次形式，需要明确的多 GPU 组织。
带走配方，再选择时长
准备一个对照文件夹，汇集工作流、参考、数值精度和预期输出。记录哪些模型必须在内存中共存，以及直到最终导出测得的峰值。要在 3 天、7 天和 30 天之间选择，就从这次完整测试的耗时出发，再加上计划中的变体、检查和重跑。
保存 H200 订单前，请在汇总中核对批次数量和每卡容量。联系方式和加密货币选择构成其余流程。项目期间，将每个被采纳的选定结果连同其工作流一起导出：这样你就能重跑某个步骤，而无需重建整个探索过程。