NVIDIA H200 GPU 是人工智能領域備受期待的下一個產品。NVIDIA 展示了 H200 的一些出色規格，其內存容量幾乎是其前代產品的兩倍。和H100一樣， 兩款 GPU 均基于強大的Hopper 架構，針對更大的 AI 和 HPC 工作負載進行了增強。那么NVIDIA H100 與 H200 GPU有什么不同？下面全面比較一下。
一、NVIDIA H100 與 H200 基準測試
H100 令人印象深刻，而 H200 則進一步提升了其功能。它是第一款采用HBM3e 內存，內存容量為 141 GB，幾乎是 H100 的兩倍。增加的內存大小對于 AI 來說意義重大，因為它允許將更大的模型和數據集直接存儲在 GPU 上，從而減少與數據傳輸相關的延遲。
H200 的 4.8 TB/s 內存帶寬較 H100 的 3.35 TB/s 有了顯著提升，表明其能夠更快地將數據傳輸到處理核心，這對于需要高吞吐量的工作負載至關重要。
對于內存密集型 HPC 任務（如天氣建模），H200 的卓越內存帶寬意味著數據可以在 GPU 內存和處理核心之間更自由地流動，從而減少瓶頸并縮短洞察時間。據報道，HPC 任務的性能提升高達 110 倍，這表明 H200 具有處理高度復雜模擬的潛力，使研究人員和工程師能夠在更短的時間內取得更多成果。
H200 在 FP64 和 FP32 操作中保持與 H100 相同的性能指標。FP8 和 INT8 性能也沒有區別，每個類別均為 3,958 TFLOPS。這仍然令人印象深刻，因為 INT8 精度在計算效率和模型精度之間取得了平衡，并且通常用于計算資源非常寶貴的邊緣設備。
H200 不僅性能增強，而且能耗水平與 H100 相同。50%減少能源用于 LLM 任務，再加上加倍的內存帶寬，可將其總體擁有成本 (TCO) 降低 50%。
二、H200 比 H100 快多少？
NVIDIA H200 GPU 的性能優于 H100，在特定生成式 AI 和 HPC（高性能計算）基準測試中性能提升高達 45%。這一改進主要歸功于 H200 的 HBM3e 增強內存容量和更大的內存帶寬，以及熱管理方面的優化。性能增強的確切程度可能因特定工作負載和設置而異。
三、NVIDIA H100 與 H200 MLPerf 推理基準測試
讓我們看看 NVIDIA H100 與 NVIDIA H200 的比較MLPerf 推理分析。
以下是 H100 與 H200 在處理推理任務方面的比較，我們通過查看它們在特定時間范圍內可以生成多少個 token 來進行對比。這種方法為評估它們的性能提供了一個實用的指標，尤其是在與自然語言處理相關的任務中：
根據MLPerf Inference v4.0 性能基準規定Llama 2 70B 型號。其中，H100在離線場景下達到了22290個代幣/秒的吞吐量，H200在相同場景下達到了31712個代幣/秒的吞吐量，性能大幅提升。
在服務器場景下，H100 達到了 21504 個 token/秒，而 H200 達到了 29526 個 token/秒，這意味著在服務器場景下，H200 的吞吐量比 H100 提高了 37%，性能提升非常明顯。在離線場景下，也有明顯的提升。
造成這種情況的原因歸結為以下幾點：
1、H200 的內存和帶寬提升：
與 H100 相比，H200 的內存更大（141GB），帶寬更高（4.8 TB/s），分別約為 H100 的 1.8 倍和 1.4 倍。這有助于 H200 比 H100 容納更大的數據量，從而減少不斷從較慢的外部內存中獲取數據的需要。更高的帶寬允許內存和 GPU 之間更快地傳輸數據。
有了這些，H200 可以處理大型任務，而無需張量并行（拆分數據）或管道并行（分階段處理）等復雜技術。
2、提高推理吞吐量：
由于沒有內存和通信瓶頸，H200 可以將更多的處理能力用于計算，從而加快推理速度。Llama 測試的基準測試證明了這一優勢，即使在與 H100 相同的功率水平 (700W TDP) 下，H200 也能實現高達 28% 的提升。
3、性能提升：
基準測試顯示，當功耗配置為 1000W 時，H200 在 Llama 測試中的表現比 H100 提高了 45%。
這些比較凸顯了 H200 GPU 相對于 H100 所取得的技術進步和性能增強，特別是在通過更大的內存容量、更高的內存帶寬和改進的熱管理來處理像 Llama 2 70B 這樣的生成式 AI 推理工作負載的需求方面。
隨著 GPU 技術快速發展，未來保障是一個重要問題。H200 和 H100 雖然目前處于領先地位，但可能很快就會被新型號所取代。用戶需要考慮升級途徑和這些 GPU 的潛在過時性，權衡投資最新技術的好處與在不久的將來需要再次升級的可能性。
