NVIDIA H200 的推出引起了 AI 领域的高度期待

Nvidia 最近推出了 NVIDIA H200，正在彻底改变人工智能计算领域。这个尖端平台基于 NVIDIA Hopper 构建架构，拥有强大的NVIDIA H200 Tensor Core GPU，配备 高级记忆 旨在解决 大量数据负载 适用于生成式 AI 和高性能计算 (HPC) 工作负载。

在本文中，我们将深入研究最近发布的产品，并提供有关新款 NVIDIA H200 的尽可能多的详细信息。

英伟达 H200 — 最近推出的 NVIDIA H200 将对人工智能领域产生重大影响（图片来源）

NVIDIA H200 的强大功能

H200的一个突出特点是 它对 HBM3e 的利用， 第一个提供更快、更大内存的 GPU。这一进步推动了生成式人工智能和大型语言模型的加速发展，同时突破了 科学计算 适用于 HPC 工作负载。借助 HBM3e，H200 提供了令人印象深刻的 141GB内存 以惊人的 每秒 4.8 TB。 这意味着容量几乎翻倍 带宽增加 2.4 倍 与其前身 NVIDIA A100 相比。

性能与应用

H200，由 NVIDIA NVLink 提供支持和 NV 开关高速互连，承诺 无与伦比的性能 跨各种应用程序工作负载。这包括其在 LLM（大型语言模型）训练和模型推理方面的实力，其规模超过了大型语言模型。 1750 亿个参数。 八路 HGX H200 凭借提供超过 FP8 深度为 32 petaflops 学习计算 和 总计 1.1TB 的高带宽内存， 确保生成式人工智能和高性能计算应用程序的最佳性能。

Nvidia 的 GPU 已成为 关键的 在生成人工智能模型领域，在其开发和部署中发挥着至关重要的作用。 Nvidia 的 GPU 旨在处理训练和运行这些模型所需的大规模并行计算，在以下任务中表现出色 图像生成 和 自然语言 加工。 并行处理架构允许这些 GPU 执行 同时进行大量计算， 从而大幅加速生成人工智能模型过程。

H200 证明了 Nvidia 的承诺 持续创新，业绩飞跃。 以 Hopper 架构的成功为基础，不断进行软件增强，包括最近发布的 NVIDIA TensorRT 等开源库-LLM，持续提升平台性能。 NVIDIA H200 的推出有望进一步飞跃，人们的期望接近 推理速度加倍 与它的前身 H100 相比，Llama 2 等模型（一个拥有 700 亿参数的 LLM）。

多功能性和可用性

英伟达确保 多功能性 H200 提供各种外形尺寸，例如具有四路和八路配置的 NVIDIA HGX H200 服务器主板。这些配置与 HGX H100 系统的硬件和软件兼容。此外，NVIDIA H200 可在 NVIDIA GH200 Grace Hopper 中使用采用 HBM3e 的超级芯片，可满足不同的数据中心设置，包括本地、云、混合云和边缘环境。服务器制造商合作伙伴的全球生态系统可以 无缝更新现有系统 与 H200 一起使用，确保广泛的可访问性。

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爱好者和行业专家热切等待 HGX H200 系统的发布，该系统将于 2019 年上市。 2024 年第二季度。 亚马逊网络服务、谷歌云、微软 Azure 和 Oracle 云基础设施等全球知名企业均在其中 第一波云服务商 准备明年部署基于 H200 的实例。