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NVIDIA H200 Tensor Core GPU

全球最強大的 GPU,可增強 AI 和 HPC 工作負載。

該產品上市時提醒我.

世界上最強大的GPU

NVIDIA H200 Tensor Core GPU 具有改變游戲規則的性能和內存功能,可增強生成式 AI 和高性能計算 (HPC) 工作負載。作為首款采用 HBM3e 的 GPU,H200 更大更快的內存可加速生成式 AI 和大型語言模型 (LLM),同時推進 HPC 工作負載的科學計算。

NVIDIA 為世界領先的 AI 計算平臺 Hopper 提供強大支持

NVIDIA HGX H200 基于 NVIDIA Hopper? 架構,配備 NVIDIA H200 Tensor Core GPU 和高級內存,可處理生成 AI 和高性能計算工作負載的海量數據。

強調

體驗更高水平的性能

Llama2 70B 推理

1.9倍 速度提高

GPT-3 175B 推理

1.6倍 速度提高

高性能計算

110倍 速度提高

好處

更高的性能和更大、更快的內存

NVIDIA H200基于NVIDIA Hopper 架構,是首款以每秒 4.8 兆兆字節 (TB/s) 的速度提供 141 GB HBM3e 內存的 GPU,幾乎是 NVIDIA?H100 Tensor Core GPU容量的兩倍(1.4 倍)更多內存帶寬。H200 更大更快的內存可加速生成式 AI 和法學碩士,同時以更高的能效和更低的總擁有成本推進 HPC 工作負載的科學計算。

Up to 1.6 Higher Inference Performance with NVIDIA H200

初步測量的性能,可能會有變化。
Llama2 13B: ISL 128, OSL 2K | Throughput | H100 1x GPU BS 64 | H200 1x GPU BS 128
GPT-3 175B: ISL 80, OSL 200 | x8 H100 GPUs BS 64 | x8 H200 GPUs BS 128
Llama2 70B: ISL 2K, OSL 128 | Throughput | H100 1x GPU BS 8 | H200 1x GPU BS 32.

通過高性能 LLM 推理解鎖見解

在不斷發展的人工智能領域,企業依靠法學碩士來滿足各種推理需求。當為大量用戶群大規模部署時,人工智能推理加速器必須以最低的 TCO 提供最高的吞吐量。

在處理 Llama2 等 LLM 時,H200 的推理速度比 H100 GPU 提高了 2 倍。

增強高性能計算能力

內存帶寬對于 HPC 應用程序至關重要,因為它可以實現更快的數據傳輸,減少復雜的處理瓶頸。對于模擬、科學研究和人工智能等內存密集型 HPC 應用,H200 更高的內存帶寬可確保高效地訪問和操作數據,與 CPU 相比,獲得結果的時間最多可加快 110 倍。

Supercharge High-Performance Computing with NVIDIA H200

預計性能可能會發生變化。
HPC MILC- dataset NERSC Apex Medium | HGX H200 4-GPU | dual Sapphire Rapids 8480
HPC Apps- CP2K: dataset H2O-32-RI-dRPA-96points | GROMACS: dataset STMV | ICON: dataset r2b5 | MILC: dataset NERSC Apex Medium | Chroma: dataset HMC Medium | Quantum Espresso: dataset AUSURF112 | 1x H100 | 1x H200.

Better Energy Efficiency and Cost with NVIDIA H200

預計性能可能會發生變化。
Llama2 70B: ISL 2K, OSL 128 | Throughput | H100 1x GPU BS 8 | H200 1x GPU BS 32

降低能源和總體擁有成本

隨著 H200 的推出,能源效率和 TCO 達到了新的水平。這項尖端技術提供了無與倫比的性能,且功率配置與 H100 相同。人工智能工廠和超級計算系統不僅速度更快,而且更環保,提供了推動人工智能和科學界向前發展的經濟優勢。

性能

永恒的創新帶來永恒的績效收益

GPT-3 175B Inference Performance

單節點 HGX 實測性能 |?A100 2021 年 4 月 |?H100 TensorRT-LLM 2023 年 10 月 |?H200 TensorRT-LLM 2023 年 10 月

NVIDIA Hopper 架構比其前身實現了前所未有的性能飛躍,并通過 H100 的持續軟件增強(包括最近發布的NVIDIA TensorRT-LLM?等強大的開源庫)繼續提高標準。

H200 的推出延續了這一勢頭,提供了更多性能。對其進行投資可確保現在的性能領先,并且通過對支持的軟件的持續改進,確保未來的性能領先。

企業就緒:人工智能軟件簡化開發和部署

NVIDIA AI Enterprise 與 NVIDIA H200 一起簡化了 AI 就緒平臺的構建,加速了生產就緒的生成式 AI、計算機視覺、語音 AI 等的 AI 開發和部署。它們共同提供企業級安全性、可管理性、穩定性和支持,以更快地收集可行的見解并更快地實現有形的業務價值。

規格

NVIDIA H200 Tensor Core GPU

構成因素 H200 SXM1
FP64 34 萬億次浮點運算
FP64 Tensor Core 67 萬億次浮點運算
FP32 67 萬億次浮點運算
TF32 Tensor Core 989 萬億次浮點運算2
BFLOAT16 Tensor Core 1,979 TFLOPS2
FP16 Tensor Core 1,979 TFLOPS2
FP8 Tensor Core 3,958 TFLOPS2
INT8 Tensor Core 3,958 TFLOPS2
顯存 141GB
GPU顯存帶寬 4.8TB/s
解碼器 7 NVDEC
7 JPEG
最大熱設計功率 (TDP) Up to 700W (configurable)
多實例 GPU Up to 7 MIGs @16.5GB each
Form Factor SXM
Interconnect NVIDIA NVLink?: 900GB/s
PCIe Gen5: 128GB/s
Server Options NVIDIA HGX? H200 partner and NVIDIA-Certified Systems? with 4 or 8 GPUs
NVIDIA AI Enterprise Add-on

開始使用

該產品上市時候提醒我

NVIDIA H200 Tensor Core GPU Quick Specs

GPU Memory 141GB
GPU Memory Bandwidth 4.8TB/s
FP8 Tensor Core Performance 4 PetaFLOPS
Form Factor SXM
Server Options NVIDIA HGX? H200 partner and NVIDIA-Certified Systems? with 4 or 8 GPUs
粵公網安備 44030502006483號、 粵ICP備15047669號
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