NVIDIA H200基于经过验证的Hopper架构，于2024年底发布，是首款配备141GB内存、带宽4.8TB/s的GPU——几乎是前代H100容量的两倍，内存带宽是H100的两倍。这次大规模内存升级不仅仅是为了增加内存;它从根本上改变了AI训练和推理的可能性。
主要技术规格
H200的规格揭示了为何它成为高负载AI工作负载的首选：
内存与带宽：
141GB HBM3e 内存（相比 H100 的 80GB）
4.8TB/s 内存带宽
比 H100 多 76% 的内存容量，带宽提升 43%
计算性能：
FP8张量性能可达3,958 TFLOPS
FP16张量性能可达1979 TFLOPS
在八路HGX H200配置中计算32拍的FP8深度学习
构建特色：
构建在814平方毫米的芯片上，拥有800亿个晶体管
16,896个CUDA核心用于并行处理
528个专用张量核心，用于加速AI工作负载
连接：
NVLink交换机系统带宽高达900GB/s——是上一代的7倍以上
NVLink-C2C互连，实现与NVIDIA Grace CPU的无缝集成
完全向后兼容NVIDIA AI软件栈，包括CUDA、TensorRT和NeMo
H200 与 H100：到底有什么不同？
虽然两款GPU采用相同的Hopper架构基础，但实际性能差异显著：
性能改进
基准测试显示，H200在AI训练任务方面相比H100提升了多达90%，推理工作负载提升了150%。这些并非边际收益——它们代表了培训时间和运营效率的变革性提升。
作为背景，在H100基础设施上训练一个可能需要数周时间的大型语言模型，可能在H200处理器下几天内完成，极大加快AI产品的开发周期和上市时间。
记忆：真正的游戏规则改变者
最重要的升级是内存容量和带宽。H200 比 H100 多了 76% 的内存，带宽提升了 43%，能够支持以下功能：
· 拥有数千亿甚至数万亿参数的更大语言模型
· 对话式AI的更长上下文窗口（对于保持连贯且长的对话至关重要）
· 更复杂的多模态模型，同时处理文本、图像和视频
· 批量处理更多推理请求而不降低性能
能效
H200在保持可控功耗水平的同时，性能显著提升，使其在大规模部署中更具成本效益。对于运行数千块GPU的数据中心来说，这种效率每年转化为数百万美元的能源成本降低。
除了人工智能，H200在传统的高性能计算工作负载中表现出色，包括气候建模、分子动力学模拟和计算流体力学。大容量内存带宽和张量核加速的结合，使其成为此前需要整组传统GPU集群的科学计算的理想选择。
