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NVIDIA H100 與 H200 GPU有什么不同?二者全面比較
發(fā)布時間: 2024-06-06 16:13

NVIDIA H200 GPU 是人工智能領(lǐng)域備受期待的下一個產(chǎn)品。NVIDIA 展示了 H200 的一些出色規(guī)格,其內(nèi)存容量幾乎是其前代產(chǎn)品的兩倍。和H100一樣, 兩款 GPU 均基于強大的Hopper 架構(gòu),針對更大的 AI 和 HPC 工作負(fù)載進行了增強。那么NVIDIA H100 與 H200 GPU有什么不同?下面全面比較一下。


NVIDIA H100 與 H200 GPU有什么不同?


一、NVIDIA H100 與 H200 基準(zhǔn)測試


H100 令人印象深刻,而 H200 則進一步提升了其功能。它是第一款采用HBM3e 內(nèi)存,內(nèi)存容量為 141 GB,幾乎是 H100 的兩倍。增加的內(nèi)存大小對于 AI 來說意義重大,因為它允許將更大的模型和數(shù)據(jù)集直接存儲在 GPU 上,從而減少與數(shù)據(jù)傳輸相關(guān)的延遲。

H200 的 4.8 TB/s 內(nèi)存帶寬較 H100 的 3.35 TB/s 有了顯著提升,表明其能夠更快地將數(shù)據(jù)傳輸?shù)教幚砗诵?,這對于需要高吞吐量的工作負(fù)載至關(guān)重要。

H200 基準(zhǔn)測試


對于內(nèi)存密集型 HPC 任務(wù)(如天氣建模),H200 的卓越內(nèi)存帶寬意味著數(shù)據(jù)可以在 GPU 內(nèi)存和處理核心之間更自由地流動,從而減少瓶頸并縮短洞察時間。據(jù)報道,HPC 任務(wù)的性能提升高達 110 倍,這表明 H200 具有處理高度復(fù)雜模擬的潛力,使研究人員和工程師能夠在更短的時間內(nèi)取得更多成果。


H100與H200規(guī)格對比


H200 在 FP64 和 FP32 操作中保持與 H100 相同的性能指標(biāo)。FP8 和 INT8 性能也沒有區(qū)別,每個類別均為 3,958 TFLOPS。這仍然令人印象深刻,因為 INT8 精度在計算效率和模型精度之間取得了平衡,并且通常用于計算資源非常寶貴的邊緣設(shè)備。

H200 不僅性能增強,而且能耗水平與 H100 相同。50%減少能源用于 LLM 任務(wù),再加上加倍的內(nèi)存帶寬,可將其總體擁有成本 (TCO) 降低 50%。


二、H200 比 H100 快多少?


NVIDIA H200 GPU 的性能優(yōu)于 H100,在特定生成式 AI 和 HPC(高性能計算)基準(zhǔn)測試中性能提升高達 45%。這一改進主要歸功于 H200 的 HBM3e 增強內(nèi)存容量和更大的內(nèi)存帶寬,以及熱管理方面的優(yōu)化。性能增強的確切程度可能因特定工作負(fù)載和設(shè)置而異。


三、NVIDIA H100 與 H200 MLPerf 推理基準(zhǔn)測試


讓我們看看 NVIDIA H100 與 NVIDIA H200 的比較MLPerf 推理分析。


NVIDIA H100 與 NVIDIA H200 的比較MLPerf 推理分析


以下是 H100 與 H200 在處理推理任務(wù)方面的比較,我們通過查看它們在特定時間范圍內(nèi)可以生成多少個 token 來進行對比。這種方法為評估它們的性能提供了一個實用的指標(biāo),尤其是在與自然語言處理相關(guān)的任務(wù)中:


根據(jù)MLPerf Inference v4.0 性能基準(zhǔn)規(guī)定Llama 2 70B 型號。其中,H100在離線場景下達到了22290個代幣/秒的吞吐量,H200在相同場景下達到了31712個代幣/秒的吞吐量,性能大幅提升。


NVIDIA H100 與 NVIDIA H200 的比較MLPerf 推理分析


在服務(wù)器場景下,H100 達到了 21504 個 token/秒,而 H200 達到了 29526 個 token/秒,這意味著在服務(wù)器場景下,H200 的吞吐量比 H100 提高了 37%,性能提升非常明顯。在離線場景下,也有明顯的提升。


H100與H200性能對比


造成這種情況的原因歸結(jié)為以下幾點:


1、H200 的內(nèi)存和帶寬提升

與 H100 相比,H200 的內(nèi)存更大(141GB),帶寬更高(4.8 TB/s),分別約為 H100 的 1.8 倍和 1.4 倍。這有助于 H200 比 H100 容納更大的數(shù)據(jù)量,從而減少不斷從較慢的外部內(nèi)存中獲取數(shù)據(jù)的需要。更高的帶寬允許內(nèi)存和 GPU 之間更快地傳輸數(shù)據(jù)。


有了這些,H200 可以處理大型任務(wù),而無需張量并行(拆分?jǐn)?shù)據(jù))或管道并行(分階段處理)等復(fù)雜技術(shù)。


2、提高推理吞吐量

由于沒有內(nèi)存和通信瓶頸,H200 可以將更多的處理能力用于計算,從而加快推理速度。Llama 測試的基準(zhǔn)測試證明了這一優(yōu)勢,即使在與 H100 相同的功率水平 (700W TDP) 下,H200 也能實現(xiàn)高達 28% 的提升。


3、性能提升

基準(zhǔn)測試顯示,當(dāng)功耗配置為 1000W 時,H200 在 Llama 測試中的表現(xiàn)比 H100 提高了 45%。

這些比較凸顯了 H200 GPU 相對于 H100 所取得的技術(shù)進步和性能增強,特別是在通過更大的內(nèi)存容量、更高的內(nèi)存帶寬和改進的熱管理來處理像 Llama 2 70B 這樣的生成式 AI 推理工作負(fù)載的需求方面。


隨著 GPU 技術(shù)快速發(fā)展,未來保障是一個重要問題。H200 和 H100 雖然目前處于領(lǐng)先地位,但可能很快就會被新型號所取代。用戶需要考慮升級途徑和這些 GPU 的潛在過時性,權(quán)衡投資最新技術(shù)的好處與在不久的將來需要再次升級的可能性。

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