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NVIDIA H100 与 GH200：为您的 AI 工作负载选择合适的 GPU
NVIDIA H100 与 GH200 的详细比较，涵盖架构、内存设计、性能权衡以及 AI 和 HPC 工作负载的最佳用例。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能简介
在更大的模型、更高的吞吐量要求和更复杂的数据管道的推动下，人工智能和高性能计算 (HPC) 工作负载的要求变得越来越高。因此，硬件选择不仅必须考虑原始计算性能，还必须考虑内存容量、带宽和系统级效率。 NVIDIA 加速器在满足这些需求方面发挥着核心作用，为从科学模拟到大型语言模型 (LLM) 训练和推理等工作负载提供支持。
在 NVIDIA Hopper 一代中，有两个密切相关的平台脱颖而出：H100 Tensor Core GPU 和 GH200 Grace Hopper Superchip。 2022 年推出的 H100 代表了 AI 工作负载的 GPU 计算性能和效率的重大飞跃。 GH200 在 H100 的基础上构建，将其与 Grace CPU 和统一内存架构配对，针对内存大小和 CPU-GPU 通信成为限制因素的工作负载。
本博客对 NVIDIA H100 和 GH200 进行了详细比较，涵盖了它们的架构差异、核心系统特征、性能行为和最适合的应用程序，以帮助您为 AI 和 HPC 工作负载选择正确的平台。
H100 和 GH200 GPU 概述
NVIDIA H100（Hopper GPU）
H100 是 NVIDIA 的数据中心 GPU，专为大规模 AI 和 HPC 工作负载而设计。它引入了第四代 Tensor Core 和支持 FP8 的 Transformer 引擎，为基于 Transformer 的模型实现更高的吞吐量和更高的效率。
主要特征：
H100 是一款通用加速器，旨在高效处理各种训练和推理工作负载。
NVIDIA GH200（格蕾丝·霍珀超级芯片）
NVIDIA H100（Hopper 架构）
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