NVIDIA H200
Massiv minneskapacitet och bandbredd
- 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
Överlägsen AI-prestanda
- 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
Förbättrad beräkningskraft
Med upp till 30 % fler CUDA-kärnor och förbättrad Tensor Core-teknik ger H200 en betydande prestandaökning jämfört med H100, vilket möjliggör snabbare träningstider och effektivare AI-modellutveckling i olika applikationer.
- Data movement between systems
- Infrastructure complexity and cost
- Time-to-production for AI models
- Operational overhead
Användningsfall
Stor modellinferens
Kör massiva modeller med förutsägbar latens. Optimera för genomströmning, batchstorlek och prestanda per watt.
Generativa AI-applikationer för text, bild och ljud.
Skala maskininlärningsinfrastruktur i takt med att kundbasen växer.
