NVIDIA H200
Die NVIDIA H200 erweitert die H100-Architektur mit 141GB HBM3e-Speicher (1,75× mehr als H100) und 4,8TB/s Bandbreite (1,6× mehr). Entwickelt für: (1) Training von Modellen >100B-Parametern ohne Model Parallelism, (2) Long-Context-Inferenz (1M+ Token-Kontextfenster), (3) Handhabung größerer Batch-Größen für Inferenz-Effizienz. Gleiche Rechenleistung wie H100, aber deutlich mehr Speicher ermöglicht neue Anwendungsfälle. Verfügbar Q1 2024 auf großen Clouds. Anwendungsfälle: Training/Serving von Modellen wie GPT-4, Claude mit erweitertem Kontext, multimodale Modelle, die Vision+Sprache kombinieren, wissenschaftliche Simulationen, die massiven Speicher erfordern.
Überblick
H200 löst den Speicher-Engpass für hochmoderne KI. Trainieren Sie 70B-Modelle ohne Model Parallelism, servieren Sie 100M+ Kontextlängen-Inferenz, führen Sie größere Batch-Größen für bessere GPU-Auslastung aus. Gleiche Tensor Cores und Transformer Engine wie H100, aber 141GB Speicher vs 80GB eröffnen neue Möglichkeiten. 4,8TB/s Bandbreite (vs 3TB/s H100) reduziert speichergebundene Engpässe. Besonders wertvoll für: Inferenz-Serving (passen mehr gleichzeitige Anfragen in Speicher), wissenschaftliches Rechnen (größere Simulationen), multimodale Modelle (verarbeiten mehr Bilder/Videos gleichzeitig).
Wichtige Spezifikationen
- **Speicher**: 141GB HBM3e, 4,8TB/s Bandbreite
- **Rechenleistung**: Gleich wie H100—1.979 TFLOPS FP8
- **Speichervorteil**: 1,75× mehr Speicher als H100
- **Bandbreite**: 1,6× mehr als H100
- **Leistung/Formfaktor**: Ähnlich wie H100 SXM5
- **Verfügbarkeit**: Q1 2024 auf AWS, GCP, Azure
Anwendungsfälle
- **Long-Context-Inferenz**: Servieren Sie 1M+ Token-Kontexte (Claude, GPT-4 Turbo-Skala)
- **Größere Batches**: Passen Sie 2× mehr gleichzeitige Anfragen für Inferenz
- **Training**: 70B-175B-Modelle ohne Model-Parallelism-Komplexität
- **Multimodal**: Verarbeiten Sie mehr Bilder/Video-Frames gleichzeitig
- **Wissenschaftliches Rechnen**: Molekulardynamik, Wettersimulation mit größeren Datensätzen