NVIDIAは、H100の直接的な進化形であるH200 Tensor Core GPUでフラッグシップをアップデートし、メモリのボトルネックを解消しました。最大の新機能は、帯域幅を4.8 TB/sに引き上げるHBM3e標準の統合です。これにより、GPTやLLaMAのような大規模言語モデル（LLM）を動かすために重要な、大規模データの滞りのない移動が可能になります。
HBM3e：LLMが要求する帯域幅 🚀
H200は計算アーキテクチャを再発明するのではなく、データフローを最適化します。141GBのHBM3eメモリを搭載し、H100よりも76%多い容量を提供し、推論ワークロードにおける実効帯域幅を2倍にします。これにより、データの移動が計算よりも負荷が大きい、数兆パラメータを持つモデルの処理時間を劇的に短縮します。これは、メモリバスを飽和させることなくモデルをスケールさせるという需要への直接的な回答です。
H200：あなたのLLMをダイエットさせないために 🍔
ついに、AIエンジニアはH100のスペックシートを羨望のまなざしで見る必要がなくなるでしょう。H200は、最も貪欲なモデルでも4.8 TB/sでデータをむせずに消費できるように登場しました。ただし、もしあなたの予算がすでにH100で泣いていたなら、新たなティッシュの準備をしてください。なぜなら、メモリが高速になる一方で、あなたの銀行口座はおそらくフロッピーディスクの速度で動くでしょうから。