NVIDIA 更新了其旗舰产品 H200 Tensor Core GPU，这是 H100 的直接进化版，解决了内存瓶颈问题。其最大亮点是集成了 HBM3e 标准，将带宽提升至 4.8 TB/s。这使得海量数据能够无阻塞地移动，对于驱动像 GPT 或 LLaMA 这样的大规模语言模型（LLMs）至关重要。
HBM3e：LLMs 所需的带宽 🚀
H200 并未重新设计计算架构，而是优化了数据流。凭借 141 GB 的 HBM3e 内存，其容量比 H100 高出 76%，并在推理负载下有效带宽翻倍。这大幅减少了处理拥有万亿参数模型的时间，因为在这些场景中，移动数据比计算数据更耗费资源。这是对扩展模型而不使内存总线饱和需求的直接回应。
H200：让你的 LLM 不再节食 🍔
终于，AI 工程师们可以不再羡慕 H100 的技术规格了。H200 的到来，让最贪吃的模型也能以 4.8 TB/s 的速度畅享数据，而不会噎住。当然，如果你的预算在 H100 时就已经捉襟见肘，那就准备好迎接新一轮的纸巾吧。因为，虽然内存更快了，但你的银行账户可能还停留在软盘的速度上。