NVIDIA H200 GPU 是人工智能领域备受期待的下一个产品。NVIDIA 展示了 H200 的一些出色规格，其内存容量几乎是其前代产品的两倍。和H100一样， 两款 GPU 均基于强大的Hopper 架构，针对更大的 AI 和 HPC 工作负载进行了增强。那么NVIDIA H100 与 H200 GPU有什么不同？下面全面比较一下。

一、NVIDIA H100 与 H200 基准测试

H100 令人印象深刻，而 H200 则进一步提升了其功能。它是第一款采用HBM3e 内存，内存容量为 141 GB，几乎是 H100 的两倍。增加的内存大小对于 AI 来说意义重大，因为它允许将更大的模型和数据集直接存储在 GPU 上，从而减少与数据传输相关的延迟。

H200 的 4.8 TB/s 内存带宽较 H100 的 3.35 TB/s 有了显著提升，表明其能够更快地将数据传输到处理核心，这对于需要高吞吐量的工作负载至关重要。

对于内存密集型 HPC 任务（如天气建模），H200 的卓越内存带宽意味着数据可以在 GPU 内存和处理核心之间更自由地流动，从而减少瓶颈并缩短洞察时间。据报道，HPC 任务的性能提升高达 110 倍，这表明 H200 具有处理高度复杂模拟的潜力，使研究人员和工程师能够在更短的时间内取得更多成果。

H200 在 FP64 和 FP32 操作中保持与 H100 相同的性能指标。FP8 和 INT8 性能也没有区别，每个类别均为 3,958 TFLOPS。这仍然令人印象深刻，因为 INT8 精度在计算效率和模型精度之间取得了平衡，并且通常用于计算资源非常宝贵的边缘设备。

H200 不仅性能增强，而且能耗水平与 H100 相同。50%减少能源用于 LLM 任务，再加上加倍的内存带宽，可将其总体拥有成本 (TCO) 降低 50%。

二、H200 比 H100 快多少？

NVIDIA H200 GPU 的性能优于 H100，在特定生成式 AI 和 HPC（高性能计算）基准测试中性能提升高达 45%。这一改进主要归功于 H200 的 HBM3e 增强内存容量和更大的内存带宽，以及热管理方面的优化。性能增强的确切程度可能因特定工作负载和设置而异。

三、NVIDIA H100 与 H200 MLPerf 推理基准测试

让我们看看 NVIDIA H100 与 NVIDIA H200 的比较MLPerf 推理分析。

以下是 H100 与 H200 在处理推理任务方面的比较，我们通过查看它们在特定时间范围内可以生成多少个 token 来进行对比。这种方法为评估它们的性能提供了一个实用的指标，尤其是在与自然语言处理相关的任务中：

根据MLPerf Inference v4.0 性能基准规定Llama 2 70B 型号。其中，H100在离线场景下达到了22290个代币/秒的吞吐量，H200在相同场景下达到了31712个代币/秒的吞吐量，性能大幅提升。

在服务器场景下，H100 达到了 21504 个 token/秒，而 H200 达到了 29526 个 token/秒，这意味着在服务器场景下，H200 的吞吐量比 H100 提高了 37%，性能提升非常明显。在离线场景下，也有明显的提升。

造成这种情况的原因归结为以下几点：

1、H200 的内存和带宽提升：

与 H100 相比，H200 的内存更大（141GB），带宽更高（4.8 TB/s），分别约为 H100 的 1.8 倍和 1.4 倍。这有助于 H200 比 H100 容纳更大的数据量，从而减少不断从较慢的外部内存中获取数据的需要。更高的带宽允许内存和 GPU 之间更快地传输数据。

有了这些，H200 可以处理大型任务，而无需张量并行（拆分数据）或管道并行（分阶段处理）等复杂技术。

2、提高推理吞吐量：

由于没有内存和通信瓶颈，H200 可以将更多的处理能力用于计算，从而加快推理速度。Llama 测试的基准测试证明了这一优势，即使在与 H100 相同的功率水平 (700W TDP) 下，H200 也能实现高达 28% 的提升。

3、性能提升：

基准测试显示，当功耗配置为 1000W 时，H200 在 Llama 测试中的表现比 H100 提高了 45%。

这些比较凸显了 H200 GPU 相对于 H100 所取得的技术进步和性能增强，特别是在通过更大的内存容量、更高的内存带宽和改进的热管理来处理像 Llama 2 70B 这样的生成式 AI 推理工作负载的需求方面。

随着 GPU 技术快速发展，未来保障是一个重要问题。H200 和 H100 虽然目前处于领先地位，但可能很快就会被新型号所取代。用户需要考虑升级途径和这些 GPU 的潜在过时性，权衡投资最新技术的好处与在不久的将来需要再次升级的可能性。