英伟达（NVIDIA）于2024年5月30日召开了主题为“重塑计算”的年度GPU技术大会（GTC 2024），会上正式推出了备受期待的H100-SXM5 PCIe AI加速器。在本次大会上，英伟达又发布了一款全新的AI训练芯片——H200。
H200是英伟达为了应对不断增长的数据量和日益复杂的模型而设计的一款高端AI训练芯片。这款芯片基于台积电的先进制程工艺打造，并且采用了最新的Hopper架构。H200不仅继承了H100的强大性能，还在此基础上进行了诸多改进与创新。
在计算能力方面，H200具有极高的浮点运算能力。其FP64（双精度浮点）性能达到了9.7PFLOPS（每秒9.7千万亿次浮点运算），这使得它能够在处理大规模机器学习任务时提供更快的速度和更高的效率。H200还支持FP32（单精度浮点）、BF16（混合精度浮点）等多种数据格式，从而满足不同应用场景下的需求。例如，在自然语言处理领域，BF16可以有效提高推理速度并降低功耗；而在科学计算中，则可能更倾向于使用FP64来确保结果的准确性。
除了强大的计算能力外，H200还拥有出色的内存带宽。它配备了80GB HBM3显存，总带宽高达1.2TB/s。这种高带宽设计有助于加速模型训练过程中的数据传输速率，减少延迟，进而提升整体性能。同时，H200支持NVLink 3.0接口，可以实现多个H200之间的高速互联，进一步增强了系统的并行处理能力。
为了更好地支持深度学习工作负载，H200集成了大量针对AI优化的功能特性。其中包括Tensor Cores、CUDA Cores以及RT Cores等核心组件。这些组件协同工作，能够高效地执行矩阵乘法、卷积等常见操作，从而加速神经网络的学习过程。特别是Tensor Cores，它们专门针对稀疏矩阵运算进行了优化，可以在不影响精度的情况下显著加快训练速度。
在能耗方面，H200也表现出色。相比上一代产品，它的功耗降低了约30%，这意味着用户可以在保持相同性能的前提下减少能源消耗，降低运营成本。这对于数据中心等大型机构来说尤为重要，因为它们需要长期维持高性能计算环境。
值得注意的是，H200的设计不仅仅局限于单一用途。凭借其强大的算力和灵活的架构，它可以被广泛应用于各种领域，如自动驾驶、医疗影像分析、金融风险评估等。对于研究人员而言，H200提供了前所未有的研究平台，使他们能够探索更加复杂的问题，并开发出更具创新性的解决方案。
英伟达表示，H200将从2024年第四季度开始供货，预计将会受到广大客户的欢迎。作为一款面向未来的AI训练芯片，H200无疑将继续推动人工智能技术的发展，助力各行各业迈向智能化新时代。
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