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NVIDIA B200 GPU 指南：用例、模型、基准测试和 AI 规模
了解 NVIDIA B200 如何通过 Clarifai 为前沿 GenAI 提供支持 - FP4 推理、MoE 模型、基准测试和生产部署。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能NVIDIA B200 指南：用例、最佳模型和 Clarifai 集成
简介
大型语言模型 (LLM)、多模式架构和生成式 AI 的快速增长创造了对计算的无限需求。NVIDIA 的 Blackwell B200 GPU 处于这个新时代的核心。这款双芯片加速器在 GTC 2024 上发布，包含 2080 亿个晶体管、192GB HBM3e 内存和 1TB/s 封装内互连。它引入了第五代 Tensor Core，支持 FP4、FP6 和 FP8 精度，其密集矩阵运算的吞吐量是 Hopper 的两倍。与提供 1.8TB/s GPU 间带宽的 NVLink 5 相结合，B200 实现了性能的飞跃——与长上下文模型的 H100 相比，训练速度提高了 4 倍，推理速度提高了 30 倍。 Jensen Huang 将 Blackwell 描述为“世界上最强大的芯片”，早期基准测试显示，它的能效比其前身提高了 42%。
快速摘要
关键问题
人工智能概述答案
什么是 NVIDIA B200？
B200 是 NVIDIA 的旗舰 Blackwell GPU，具有双小芯片、2080 亿个晶体管和 192GB HBM3e 内存。它引入了 FP4 张量核心、第二代 Transformer Engine 和 NVLink 5 互连。
为什么它对人工智能很重要？
与 H100 相比，它的训练速度提高了 4 倍，推理速度提高了 30 倍，使法学硕士能够拥有更长的上下文窗口和专家混合 (MoE) 架构。其 FP4 精度可降低能耗和内存占用。
谁需要它？
任何构建或微调大型语言模型、多模式人工智能、计算机视觉、科学模拟或要求苛刻的推理工作负载的人。它非常适合研究实验室、人工智能公司和采用生成式人工智能的企业。
如何访问它？
通过本地服务器、GPU 云和计算平台，例如 Clarifai 的计算编排，它提供按需付费访问、模型推理和用于构建 AI 工作流程的本地运行程序。
B200 架构与创新
Blackwell B200 与以前的 GPU 有何不同？
公制
H100
不适用