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Nvidia B200 vs。 H100：为您的AI工作负载选择合适的GPU
NVIDIA H100和B200 GPU与GPT-OSS-1220B基准的比较，突出了性能，效率和部署见解。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能简介
AI景观继续以惊人的速度发展，要求越来越强大的硬件以支持大规模的语言模型，复杂的模拟和实时推理工作负载。 Nvidia一直领导这一指控，提供了GPU，从而突破了计算可能的界限。
NVIDIA H100于2022年通过Hopper Architecture推出，彻底改变了AI训练和推断其第四代张量核心，变压器引擎和大量内存带宽的改进。它很快成为企业AI工作负载的黄金标准，从大型语言模型培训到高性能计算应用程序的所有功能。
2024年，NVIDIA揭幕了B200，该B200建于开创性的Blackwell建筑上。与H100相比，这种下一代GPU有望获得前所未有的性能增长 - 提高到2.5倍的训练和15倍更好的推理性能 - 同时引入了革命性功能，例如双芯片设计，FP4精度支持和大量的内存能力。
这种全面的比较探讨了从霍珀（Hopper）到布莱克韦尔（Blackwell）的建筑演变，分析核心规格，性能基准和现实世界应用程序，并且还比较了运行GPT-OSS-1220B模型的GPU，以帮助您确定哪些最佳适合您的AI基础设施需求。
建筑进化：料斗到布莱克韦尔
从NVIDIA的料斗到Blackwell体系结构的过渡是GPU设计中最重要的世代飞跃之一，这是由AI模型复杂性的爆炸性增长驱动的，并且需要在大规模上进行更有效的推断。
NVIDIA H100（Hopper Architture）
于2022年发布，H100是AI变压时代的专门建造。 Hopper体系结构建立在具有800亿晶体管的5nm工艺上，引入了几种定义现代AI计算的突破性技术。
霍珀