NVIDIA H200
Gran capacidad de memoria y ancho de banda
- 3X training performance vs DGX H100
- 15X inference performance vs DGX H100 (per GPU comparison)
- 72 petaFLOPS training / 144 petaFLOPS inference per system
Particularly dominant for real-time LLM inference: 58 output tokens/sec/GPU vs 3.5 for H100 - Particularly dominant for real-time LLM inference: 58 output tokens/sec/GPU vs 3.5 for H100
Rendimiento superior de IA
- 1.4TB total GPU memoryacross 8 GPUs (180GB per GPU)
- 64TB/s memory bandwidth
- This massive memory footprint enables handling the largest enterprise AI workloads, including trillion-parameter models and multi-modal applications that would struggle on previous generations
Potencia de cálculo mejorada
Con hasta un 30 % más de núcleos CUDA y una tecnología Tensor Core mejorada, la H200 ofrece un aumento sustancial del rendimiento en comparación con la H100, lo que permite tiempos de entrenamiento más rápidos y un desarrollo más eficiente de modelos de IA en diversas aplicaciones.
- Data movement between systems
- Infrastructure complexity and cost
- Time-to-production for AI models
- Operational overhead
Casos de uso
Inferencia de modelos grandes
Ejecute modelos masivos con una latencia predecible. Optimice el rendimiento, el tamaño de los lotes y el rendimiento por vatio.
Aplicaciones de IA generativas para texto, imágenes y audio.
Escalar la infraestructura de aprendizaje automático a medida que crece su base de clientes.
