近日，在2023年全球超算大会（SC23）上，作为全球知名的图形处理器设计公司，英伟达（NVIDIA）再次引领技术创新的风潮，推出了最新的AI处理器H200。声称这款芯片的性能比上一代产品提高了高达90％。
H200 芯片是英伟达最新一代的GPU产品，专为大型语言模型和其他AI应用而设计。该芯片采用了英伟达的最新一代技术，包括使用HBM3e高带宽内存、第三代张量核和双精度计算等功能。这些技术使得H200在处理大型数据集时比上一代产品更加高效和可靠。
技术升级和性能提升
与H100芯片一样，新的H200 芯片继续基于Hopper架构，该架构是英伟达为AI应用专门设计的一种架构。Hopper架构旨在提高AI计算的效率，降低能耗，并支持更大规模的AI模型训练和部署。
据英伟达介绍，H200的性能比上一代产品提高了高达90％。这意味着，无论是进行推理还是训练大型语言模型，H200都能提供更快的处理速度和更高的吞吐量。这对于那些需要处理大量数据的应用程序来说是非常重要的，例如自然语言处理、图像识别和语音识别等。
超大内存带来更高速度
H200还具有更大的内存容量。与上一代H100相比，H200 能以每秒 4．8 TB 的速度提供 141GB 内存，容量几乎翻倍，带宽增加 2．4 倍，这使得它能够处理更大规模的数据集。这对于大型语言模型和其他需要大量内存支持的AI应用来说是至关重要的。
此外，H200还支持多种内存类型，包括HBM3e、GDDR6和LPDDR4等，以满足不同应用的需求。在采用了HBM3e的内存后，以基于Meta的Llama 2大模型的测试为例，H200的输出速度大约可以达到H100的1．9倍，H200对GPT－3．5的输出速度则是H100的1．6倍。
软件工具和库支持
除了硬件方面的升级，英伟达还为H200提供了一系列的软件工具和库，以帮助开发人员更好地利用这款芯片的性能。这些工具包括TensorFlow、PyTorch、Caffe等流行的深度学习框架的支持，以及英伟达自己的CUDA工具包和cuDNN库等。这些工具将帮助开发人员更快地构建和优化他们的AI应用程序，从而充分发挥H200的潜力。
专为大模型训练而生
在大模型推理表现上，H200在700亿参数的Llama2大模型上的推理速度比H100快了一倍，而且在推理能耗上H200相比H100直接降低了一半。对于显存密集型HPC（高性能计算）应用，H200更高的显存带宽能够确保高效地访问数据，与CPU相比，获得结果的时间最多可提升110倍。
英伟达表示，H200芯片旨在为各种AI模型进行训练和部署提供全面的解决方案。无论是用于自然语言处理、图像识别、语音识别还是其他AI应用，H200都能提供出色的性能和可靠性。这款芯片的推出将进一步推动AI技术的发展和应用，为人类带来更多的便利和创新。
英伟达发布的H200是一款高性能的AI芯片，其性能比上一代产品提高了高达90％。这款芯片采用了最新的技术和更大的内存容量，旨在为各种AI应用提供全面的解决方案。随着人工智能技术的不断发展，我们期待看到更多基于H200的应用程序和技术诞生。
