NVIDIA H100 与 GMI Cloud 上的 H200：性能、效率和可扩展性基准测试
Why managing AI risk presents new challenges
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The difficult of using AI to improve risk management
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How to bring AI into managing risk
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Pros and cons of using AI to manage risks
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Benefits and opportunities for risk managers applying AI
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随着NVIDIA H200 Tensor Core GPU即将发布，人工智能专业人士和企业都渴望了解这种下一代GPU与其前身NVIDIA H100 Tensor Core GPU的对比情况。作为市场上最先进的 GPU 之一，H100 树立了人工智能训练和推理的新标准。H200 将进一步突破这些界限，推动全球企业的创新。
GMI Cloud很早就有机会对H200进行了深入的基准测试，结果简直非同寻常。在本文中，我们将深入探讨技术差异、基准测试结果，并探讨为什么在GMI Cloud上使用H200可以为人工智能开发人员和企业提供无与伦比的优势。
不仅仅是升级
尽管与过去的旗舰机型相比，iPhone 16等最近的消费类产品在增量更新中表现不佳，但NVIDIA的H200在GPU性能方面取得了长足的飞跃，尤其是在人工智能工作负载方面。对于那些突破深度学习、大型语言模型和其他 AI 应用程序极限的人来说，这是一次大规模升级。
H100 GPU 本身就改变了游戏规则，提供了强大的计算能力，自成立以来，作为 NVIDIA 的首屈一指的产品，一直处于创新的最前沿。但是，H200进一步突破了计算的界限，在内存、带宽和计算效率等关键领域提供了变革性创新。
H200 与 H100 的关键技术改进
下表在 8 个 GPU 比较中细分了 H100 和 H200 GPU 的关键技术规格，展示了为什么 H200 将成为 AI 计算的新标准：
内存增加到1.1TB Hbm3e可以更快地处理更大的数据集，这是训练或部署Llama、Mistral或视觉变形金刚等大型模型时的关键因素。
基准测试：NVIDIA H200 与 GMI Cloud 上的 H100
GMI Cloud的内部基准测试利用Llama3.1 8B和Llama 3.1 70B等模型，揭示了H200在现实世界人工智能任务中的真正力量。以下是比较 16fps 下的 H100 SXM5 和 H200 SXM5 之间的吞吐量和批量大小时的效率提升摘要：
这些结果突显了显著的改进，尤其是在处理更大的批量方面，H200 在各种配置下持续提高了 45% 以上的吞吐量。这意味着更短的处理时间和更有效的资源利用。
AI 效率和节约：NVIDIA H200 的优势
H200 基于 Hopper 架构构建，是第一款提供 141 GB 的 GPU Hbm3e 内存为 4.8 TB/s，容量几乎是 H100 的两倍，带宽增加了 1.4 倍。这种提高的带宽效率允许并行处理更多数据，而更高的内存容量允许较大的模型安装在更少的 GPU 上。结合 第 4 代 Tensor 内核，H200 专门针对基于 Transformer 的模型进行了优化，这些模型在大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 等现代人工智能应用中至关重要。
这些性能改进不仅使 H200 更快，而且更快 节能，这对于管理大量 AI 工作负载的企业至关重要。因此，公司可以在减少运营成本的同时减少碳足迹，这是盈利能力和可持续性的双赢。
此外， 变压器发动机 H200 中的嵌入式旨在通过动态调整精度级别来加速 AI 模型的训练和推理。其更大、更快的内存增强了 H200 处理混合精度工作负载的能力，加速了生成式 AI 训练和推理，同时提高了能效和更低的总体拥有成本。
利用 GMI Cloud 的高级平台最大限度地发挥 NVIDIA H200 的力量
尽管H200的硬件进步引人注目，但当与GMI Cloud的硬件结合使用时，它们的真正潜力才得以释放 垂直整合的 AI 平台。GMI Cloud 不仅提供对 H200 的访问权限，它还通过提供专门为优化性能、可扩展性和部署效率而设计的基础架构来增强其功能。
通过我们专业集成的容器化和虚拟化堆栈，H200 的巨大内存带宽和计算能力可以毫不费力地跨多 GPU 架构进行扩展。这意味着企业和开发人员可以部署复杂的人工智能模型并以前所未有的速度进行训练，而不会受到基础设施限制的瓶颈。GMI 云进一步为 H200 提供访问预建模型和多租户等功能，确保混合精度工作负载和推理任务以最佳方式运行，显著减少训练时间和推理延迟。
此外， GMI Cloud 的平台 允许客户通过以下方式微调其部署 按需可扩展性，确保无论您是处理波动的工作负载还是扩展大型 LLM，您都可以根据需要轻松分配 H200 的资源。这种灵活性对于需要快速适应而不必承担管理物理基础设施的运营负担的企业至关重要。
有了 GMI Cloud，H200 不仅仅是一款强大的 GPU，它是综合人工智能基础设施的一部分，该基础架构将尖端硬件转化为适用于企业、初创企业和研究人员的敏捷、高性能解决方案。
结论：使用 GMI Cloud 和 H200 让您的人工智能经得起未来考验
NVIDIA H200 张量酷睿 GPU 代表了人工智能计算的新时代，显著提高了内存、带宽和效率。通过利用GMI Cloud独家抢先体验H200，企业可以加速其人工智能项目，并在瞬息万变的人工智能和机器学习世界中保持竞争优势。
GMI Cloud现在接受H200机型的预订，预计将在大约30天后上市。千万不要错过部署世界上最强大的 GPU 资源的机会。立即联系我们，预留访问权限并彻底改变您的 AI 工作流程。
