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。
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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。
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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。
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。
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![NVIDIA H200 的推出引起了 AI 领域的高度期待 1 ™](https://s.w.org/images/core/emoji/14.0.0/72x72/2122.png)
总之,NVIDIA H200 凭借其突破性的功能和性能能力,将 重新定义人工智能计算的格局。 H200 将于 2024 年第二季度上市,将为全球的开发者和企业提供支持, 加速人工智能应用的开发和部署 从语音到超大规模推理。
同时,如果您对领先的科技公司感兴趣,请务必查看我们关于 Nvidia 和 AMD 如何开发“基于 ARM 的芯片”的文章。
特色图片来源: 英伟达
Source: NVIDIA H200 的推出引起了 AI 领域的高度期待