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NVIDIA GH200 GPU 指南：用例、架构和购买技巧
探索 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片 — 架构、AI 用例、基准测试以及大规模 LLM、HPC 和企业 AI 的决策指南。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能Nvidia GH200 GPU 指南 - 使用案例、决策指南
简介 – 是什么让 Nvidia GH200 成为 2026 年之星？
快速摘要：什么是 Nvidia GH200，为什么它在 2026 年很重要？– Nvidia GH200 是一款混合超级芯片，它使用 NVLink-C2C 将 72 核 Arm CPU (Grace) 与 Hopper/H200 GPU 合并在一起。这种集成创建了高达 624 GB 的统一内存，可供 CPU 和 GPU 访问，从而支持内存受限的 AI 工作负载，例如长上下文 LLM、检索增强生成 (RAG) 和百亿亿次模拟。到 2026 年，随着模型变得越来越大、越来越复杂，GH200 以内存为中心的设计提供了传统 GPU 卡无法实现的性能和成本效率。Clarifai 提供具有智能自动扩展和跨云编排功能的企业级 GH200 托管，使开发人员和企业可以使用该技术。
人工智能正在以惊人的速度发展。模型大小从数百万个参数增加到数万亿个参数，检索增强聊天机器人和视频合成等生成应用程序需要巨大的键值缓存和嵌入。 A100 或 H100 等传统 GPU 提供高计算吞吐量，但可能会因内存容量和数据移动而成为瓶颈。 Nvidia GH200 登场了，它通常被昵称为 Grace Hopper 超级芯片。 GH200 不是通过慢速 PCIe 总线连接 CPU 和 GPU，而是将它们融合在同一个封装中，并通过 NVLink‑C2C（一种高带宽、低延迟互连，可提供 900 GB/s 的双向带宽）链接它们。该架构允许 GPU 直接访问 CPU 的内存，从而形成高达 624 GB 的统一内存池（当将 GPU 上的 96 GB 或 144 GB HBM 与 CPU 上的 480 GB LPDDR5X 组合时）。
快速摘要：本指南的结构
让我们开始吧。