NVIDIA H100
Die NVIDIA H100 ist die leistungsstärkste GPU für KI-Training und -Inferenz, mit 80GB HBM3-Speicher, 3TB/s Speicherbandbreite und Tensor Cores der 4. Generation. 3-6× schneller als A100 für LLM-Training, ermöglicht GPT-4-skalierte Modelle. Wichtige Innovationen: Transformer Engine (FP8-Präzision), Multi-Instance GPU (MIG) für effizientes Sharing und NVLink-Konnektivität für die Skalierung auf Tausende von GPUs. Verfügbar in SXM5 (700W, höchste Leistung) und PCIe (350W, einfachere Bereitstellung). Verwendet von OpenAI, Anthropic, Meta, Google für das Training von Frontier-Modellen. Cloud-Miete: 2-4 USD/Std. auf Lambda Labs, AWS, GCP.
Überblick
H100 setzt den Standard für KI-Training-Leistung. Trainieren Sie 70B-Parameter-Modelle 3× schneller als A100, finetunen Sie Llama 3 70B in Stunden statt Tagen, generieren Sie Bilder mit Stable Diffusion 3 mit 2× Geschwindigkeit. Transformer Engine verwendet FP8 (8-Bit-Gleitkomma), um den Durchsatz bei Transformer-Modellen mit minimalem Genauigkeitsverlust zu verdoppeln. 80GB HBM3-Speicher bewältigt größte Modelle ohne Gradient Checkpointing. Anwendungsfälle: LLM Pre-Training (GPT, Claude, Llama), Diffusionsmodell-Training (FLUX, Stable Diffusion), wissenschaftliches Rechnen (Proteinfaltung, Klimamodellierung).
Wichtige Spezifikationen
- **Speicher**: 80GB HBM3, 3TB/s Bandbreite (2× A100)
- **Rechenleistung**: 1.979 TFLOPS FP8 Tensor, 989 TFLOPS FP16
- **Transformer Engine**: FP8-Präzision für 2× Transformer-Durchsatz
- **NVLink**: 900 GB/s für Multi-GPU-Skalierung
- **Leistung**: 700W (SXM5), 350W (PCIe)
- **Veröffentlichung**: 2022, weit verfügbar 2023-2024
Geschäftswert
H100 reduziert Zeit und Kosten für KI-Training. Finetune 7B-Modell: 2 Stunden auf H100 vs 6 Stunden auf A100 (4 USD vs 8 USD). Trainieren Sie benutzerdefiniertes 13B-Modell: 1 Woche auf 8× H100 vs 3 Wochen auf 8× A100. Schnellere Iteration bedeutet bessere Modelle, schnellere Markteinführung. Cloud-Mietökonomie: H100 kostet 2× A100 pro Stunde, liefert aber 3-6× Leistung und ist damit 1,5-3× kosteneffektiver pro Trainingsvorgang. Für Startups und Unternehmen, die benutzerdefinierte Modelle trainieren, ist H100 der Leistungs-Kosten-Führer.
Wo verfügbar
- **Lambda Labs**: 1,99 USD/Std. H100 PCIe, sofortige Bereitstellung
- **AWS EC2 P5**: 32 USD/Std. (8× H100 SXM5), Enterprise-Grade-Infrastruktur
- **Google Cloud A3**: 30 USD/Std. (8× H100), enge GCP-Integration
- **Microsoft Azure**: ND H100 v5, verfügbar in ausgewählten Regionen
- **CoreWeave**: Wettbewerbsfähige Preise, hohe Verfügbarkeit
- **Kauf**: 25.000-40.000 USD pro Einheit, 6-12 Monate Lieferzeit