NVIDIA 的 H200 GPU在 AI 社区引起了极大的轰动，它提供了显著更高的内存容量——大约是其前身 H100 的两倍。这些 GPU 共享强大的Hopper 架构，专为高效管理广泛的 AI 和 HPC 任务而量身定制。

NVIDIA H100一经推出，就为 AI 性能标准带来了重大转变。随着我们期待 2024 年 H200 的到来，人们对它超越 H100 成就的进步程度的好奇心也愈发强烈。深入研究它们各自的架构方面以及 Nvidia 对 H200 的预览，使我们能够评估最终用户的潜在性能增强。

NVIDIA H100 架构和规格

NVIDIA H100 是 NVIDIA 迄今为止功能最强大、可编程的 GPU，具有多项架构增强功能，例如与其前代产品 A100 相比具有更高的 GPU 核心频率和更强大的计算能力。

H100 引入了新的流多处理器 (SM)，可处理 GPU 架构内的各种任务，包括：

• 执行 CUDA 线程，这是 NVIDIA 编程模型中的基本执行单元。

• 执行传统浮点计算（FP32、FP64）。

• 结合专用核心，如 Tensor Cores。

对于相同数据类型，H100 SM 执行矩阵乘法累加 (MMA)运算的速度是 A100 的两倍。此外，与 A100 SM 相比，它在浮点运算方面实现了四倍的性能提升。这是通过两项关键改进实现的：

1、FP8 数据类型： H100 引入了一种新的数据格式 (FP8)，与 A100 的标准 FP32（32 位）相比，它使用 8 位，从而允许更快的计算，但精度略有降低。

2、改进的 SM 架构：由于内部架构的增强，H100 SM 对于传统数据类型（FP32、FP64）的处理能力本质上是其两倍。

H100 是最好的 GPU 吗？

NVIDIA H100 一经推出，就因其先进的架构、广泛的内存带宽和卓越的 AI 加速功能而被视为 AI 和 HPC 工作负载的顶级 GPU。它专为大规模深度学习、科学计算和数据分析而设计。然而，“最佳”GPU 可能会因具体用例、预算和兼容性需求而异。

H100 采用第四代 Tensor Core，性能较上一代 A100 有显著提升。

此外，H100 还引入了全新的 Transformer 引擎，专门用于加速Transformer 模型的训练和推理，这对于自然语言处理 (NLP) 至关重要。该引擎将软件优化与 Hopper Tensor Core 相结合，以实现大幅加速。

该引擎在两种数据精度格式（FP8 和 FP16）之间动态切换，以实现更快的计算和最小的精度损失，并自动处理模型内这些格式之间的转换以获得最佳性能。

与 A100 相比， H100 Transformer引擎在大型语言模型上提供高达 9 倍的 AI 训练速度和 30 倍的 AI 推理速度。