Es fühlt sich an, als wäre es schon eine Ewigkeit her, seit NVIDIA im November 2023 die H200 GPU vorgestellt hat. Seitdem haben wir bereits von AMDs MI300X und der kommenden Blackwell-Architektur erfahren. Ganz zu schweigen davon, dass der Aktienkurs von NVIDIA in die Höhe geschossen ist!
Sie müssen nicht mehr lange warten, Sie können bereits heute H200-Cluster bei DataCrunch vorbestellen.
Lassen Sie uns durchgehen, was Sie erwarten können – und vor allem, was wir von diesem massiven Anstieg des VRAM und der Speicherbandbreite in der H200 in Bezug auf maschinelles Lernen und Inferenzanwendungsfälle erwarten können.
Was ist die NVIDIA H200?
Die NVIDIA H200 ist eine Tensor Core GPU, die speziell für den Einsatz im Hochleistungsrechnen und für KI-Anwendungsfälle entwickelt wurde. Sie basiert auf der Hopper-Architektur, die selbst in der zweiten Hälfte des Jahres 2022 veröffentlicht wurde.
Die H200 baut auf dem Erfolg von NVIDIAs vorheriger Flaggschiff-GPU, der H100, auf, indem sie bedeutende Fortschritte in den Bereichen Speicherkapazität, Bandbreite und Energieverbrauchsleistung einführt. Diese Verbesserungen positionieren die H200 als marktführende GPU für generative KI, große Sprachmodelle und speicherintensive HPC-Anwendungen.
Vollständiger Vergleich der H200- und H100-Spezifikationen
Technische Spezifikationen | H100 SXM | H200 SXM |
Formfaktor | SXM5 | SXM5 |
FP64 | 34 TFLOPS | 34 TFLOPS |
FP64 Tensor Core | 67 TFLOPS | 67 TFLOPS |
FP32 | 67 TFLOPS | 67 TFLOPS |
TF32 Tensor Core* | 989 TFLOPS | 989 TFLOPS |
BFLOAT16 Tensor Core* | 1,979 TFLOPS | 1,979 TFLOPS |
FP16 Tensor Core* | 1,979 TFLOPS | 1,979 TFLOPS |
FP8 Tensor Core* | 3,958 TFLOPS | 3,958 TFLOPS |
INT8 Tensor Core* | 3,958 TFLOPS | 3,958 TFLOPS |
GPU-Speicher | 80 GB | 141 GB |
Speicherbandbreite | 3,35 TB/s | 4,8 TB/s |
Maximale thermische Verlustleistung (TDP) | Bis zu 700W (konfigurierbar) | Bis zu 700W (konfigurierbar) |
Multi-Instance GPUs | Bis zu 7 MIGs @10GB je | Bis zu 7 MIGs @16.5GB je |
Verbindung | NVIDIA NVLink®: 900GB/s PCIe Gen5: 128GB/s | NVIDIA NVLink®: 900GB/s PCIe Gen5: 128GB/s |
*Mit Sparsität
Insgesamt wird erwartet, dass die H200 eine aufgerüstete Version der H100-Spezifikationen ist und eine ähnliche Bandbreite an Rechenkapazitäten (FP64 bis INT8) beibehält, jedoch durch die VRAM-Upgrades eine schnellere und effizientere Leistung bietet. Während die H200 eine solide Option sein wird, wird die neue GB200 NVL72 in den kommenden Jahren die führende GPU für Rechenzentren von NVIDIA sein.
Speicher- und Bandbreiten-Upgrade
Im Herzen der Leistung der H200 steht ihr 141 GB großer HBM3e-Speicher (High-Bandwidth Memory), der mit einer Speicherbandbreite von 4,8 TB/s geliefert wird. Im Vergleich dazu verfügte die vorherige Generation, die H100 GPU, über 80 GB HBM3-Speicher mit respektablen 3,3 TB/s Bandbreite.
Erwartete Auswirkungen auf ML-Anwendungsfälle
Dieser massive Anstieg der Speicherkapazität und -bandbreite ist ein großer Vorteil für AI- und HPC-Workloads. Zum Beispiel kann die H200 die Inferenzleistung für das 70 Milliarden Parameter umfassende Llama2-Modell im Vergleich zur H100 GPU verdoppeln.
Über die LLM-Inferenz hinaus liefert die H200 auch beeindruckende Leistungssteigerungen in anderen AI-Bereichen, wie generative AI und Trainingsdurchsatz. Beim neuen Test für Graph Neural Networks (GNN) basierend auf R-GAT erzielte die H200 eine 47%ige Steigerung beim GNN-Training auf einem einzelnen Knoten im Vergleich zur H100.
Auswirkungen auf die thermische Verlustleistung (TDP)
Die H200 erzielt Leistungsverbesserungen, während sie das gleiche Leistungsprofil wie die H100 beibehält. Obwohl dies nicht wie ein Upgrade klingt, wird die erwartete Leistung pro Watt für Rechenleistung erheblich besser sein.
NVIDIA schätzt, dass der Energieverbrauch der H200 bei wichtigen LL-Inferenz-Workloads bis zu 50% niedriger sein wird als bei der H100, was zu 50% niedrigeren Gesamtkosten über die Lebensdauer des Geräts führt.
Fazit zur H200
Wenn Sie sich wie ein Kind fühlen, das auf Weihnachten wartet, sind Sie nicht allein. Die H200 hat ideale Spezifikationen, um maschinelles Lernen und Hochleistungsrechnen auf neue Ebenen zu bringen, und es wird einige Zeit dauern, bis eine andere GPU mit überlegener Leistung und Kosteneffizienz verfügbar ist.
Die H200 adressiert die wichtigsten Effizienzprobleme der H100 und bietet Ihnen eine höhere Speicherbandbreite bei einer niedrigeren Leistung pro Watt.
Die gute Nachricht ist, dass Sie nicht mehr lange warten müssen. Sie können bereits jetzt ein Cluster von H200s bei DataCrunch vorbestellen oder sich anmelden, um Updates zur Verfügbarkeit zu erhalten.