H100和H200 GPU服务器有什么区别

H100和H200 GPU服务器有什么区别？H100和H200 GPU服务器在HPC性能、AI工作负载、架构和成本四方面存在区别。虽然H100 和 H200都是高性能 GPU，专为 AI、深度学习和 HPC 领域的高要求任务而设计，但H200服务器在内存带宽、能效和整体性能方面领先了一步，满足了对更复杂计算和更大模型处理能力日益增长的需求。

H100和H200 GPU服务器区别一：HPC性能

HPC 应用性能图显示，H200显卡性能是 A100 的两倍，比 H100 高出约 17%，使其成为复杂科学模拟、工程计算和其他 HPC 应用的有力选择。

H200 的卓越性能可归因于其增加的内存带宽和优化的架构，使其成为寻求最大化计算吞吐量的商家的有力选择。

H100和H200 GPU服务器区别二：AI工作负载

H200更大更快的内存将对核心AI工作负载产生重大影响，与Llama2 70B等LLM上的H100 GPU相比，H200显卡服务器的推理速度提高了2倍。

NVIDIA预估，对于关键的LLM推理工作负载，H200 GPU服务器的能耗将比H100低50%，从而在设备的整个生命周期内降低50%的拥有成本。

H100和H200 GPU服务器区别三：架构

H100和H200 GPU服务器架构差异在于 H200 HBM3e 内存容量是 H100 的 1.4 倍。H200服务器是第一款提供 141 GB 内存和 4.8 TB/s 内存处理速度的 NVIDIA GPU。

H200 还改进了内存子系统，以实现 GPU 内存和处理内核之间更高效的数据流，快速访问 AI 模型的矩阵运算。

此外H200更适合串联使用多个 GPU 的横向部署，在需要跨 GPU 共享数据的大型 AI 训练工作负载中，NVLink带宽的增加可以减少了延迟。与H200显卡相比，H100还提供了与较新 AI 框架的增强兼容性。

H100和H200 GPU服务器区别四：成本

与 H100 相比，H200显卡每个推理工作负载消耗的能源最多可减少 50%，并且随着时间的推移运营成本将降低。

另一方面H200更高的功耗（高达 1000W）可能需要额外的冷却，从而影响初始设置成本。不过因为H200先进的工作效率和性能，其高昂的价格也是合理的。

总的来说，H200在人工智能任务中更节能，减少了长期运营费用。LLM任务的TCO降低了50%，这使其成为专注于保持高性能的同时，最大限度地降低企业总成本时一项有吸引力的投资。

总的来说，NVIDIA H100 和 H200 GPU服务器均针对特定需求提供独特的优势：

H100：一个功能强大、可靠的 GPU 可以满足现有的 AI 和 HPC 应用，并且价格更实惠。
H200：高级 AI 训练、实时数据处理和面向未来的基础设施，尤其在处理 LLM 等复杂模型时。

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