最强AI芯片来了！英伟达H200发布，3款"缩水"芯片难以满足中国_风闻

文 / 道哥

近日，在2023年的全球超算大会（SC23）上，英伟达发布了其最新的AI芯片——NVIDIA HGX H200（以下简称“H200”）。这款芯片是其前代产品H100的升级版，基于相同的Hopper架构，但在性能和效率上有了显著的提升，堪称目前全球最强AI芯片。

最强AI芯片英伟达H200发布

据悉，H200是首款采用HBM3e GPU（内存，相较此前速率更快、容量更大），进一步加速生成式AI与大语言模型，同时推进用于HPC（高性能计算）工作负载的科学计算，可提供传输速度4.8 TB/秒的141GB显存。

**相比前一代的NVIDIA A100，其容量几乎翻了一倍，带宽增加了2.4倍。**这种改进使得H200能够更高效地处理大规模的数据集，从而加速生成式AI和大语言模型的训练。

对于HPC（高性能计算）工作负载，H200同样表现出色。其高显存带宽确保了数据的高效访问，与CPU相比，获得结果的时间最多可提升110倍。这使得H200不仅适用于AI大模型的训练，还适用于各种科学计算。

在架构方面，尽管H200与H100基于相同的Hopper架构，但性能有了显著的提升。

根据英伟达的测试，**H200在700亿参数的Llama 2大模型上的推理速度比H100快了一倍，推理能耗直接降低了一半。**此外，H200在Llama 2和GPT-3.5大模型上的输出速度分别是H100的1.9倍和1.6倍。这些性能提升使得H200成为了AI和HPC应用的理想选择。

除了硬件上的升级，H200还在软件上与H100保持兼容。这意味着H200将继承H100的所有功能，同时提供更强的性能和效率。此外，H200提供了四路和八路H200服务器主板的可选配置，使其可以部署在各种类型的数据中心，包括本地、云、混合云和边缘环境。

根据英伟达的规划，H200预计将于2024年第二季度开始出货。亚马逊云科技、谷歌云、微软Azure和甲骨文云等云服务提供商也预计将成为首批部署基于H200实例的服务商。这对于渴望利用生成式AI和HPC应用的企业和组织来说，无疑是一个令人振奋的消息。

值得一提的是，英伟达的股价在发布这一新品的消息后持续上涨，这反映出市场对英伟达及其新产品线的强烈信心。随着AI和HPC市场的持续增长，英伟达通过其强大的产品和创新能力，继续巩固其在这些领域的领先地位。

中国市场仍要努力

此前不久，针对中国市场，英伟达还推出了三款基于H100的AI芯片，分别是HGX H20、L20 PCle、L2 PCle。据规格文件显示，这三款产品主要面向训练、推理和边缘场景，并预计将于今年11月至明年1月间量产。然而，与H100相比，这些芯片在性能上有所缩减，有些“鸡肋”的味道。

其中，HGX H20在带宽和计算速度等方面受到限制，理论上整体算力比H100降低约80%。尽管价格相对下降，但仍可能比国内AI芯片910B高一些。对于这种性能，有行业人士认为其对中国客户而言有些“鸡肋”。

那么，国产芯片是否可以替代？据智百道了解，目前国内AI芯片910B在大模型推理方面仅能达到A100的60%-70%性能，且算力功耗、发热等方面远高于英伟达A100/H100系列产品。

此外，新的HGX H20芯片虽然采用了先进封装技术并拥有更高的互联速率，但其FP16稠密算力仅为H100的15%。因此，在算力集群方面，新的H20芯片的理论极限低于H100/H800和A100，需要增加更多成本和扩展更多算力才能完成大规模模型训练。

有行业专家预测，基于目前性能参数的预估，明年英伟达B100 GPU产品可能不再向中国市场销售。但是，整体来看，对于需要进行大规模模型训练的大模型企业而言，目前只有H800和H100能够胜任。国产910B芯片性能介于A100和H100之间，只是备用选择。而新的H20芯片更适用于特定领域的模型训练和推理，无法满足万亿级大模型训练需求。

因此，英伟达新推出的H20芯片更适用于垂类模型训练、推理，在一定程度上对国产AI芯片市场形成了冲击，但其仍无法满足万亿级大模型训练需求，无法完全满足中国市场的需求。

最新财报显示，截至7月30日的一个季度内，英伟达135亿美元的销售额中，有超过85%份额来自美国和中国，只有大约14%的销售额来自其他国家和地区。

中国市场是英伟达无法忽视的，而随着中国自身芯片产业的崛起，英伟达“缩水”版芯片还会有多大吸引力，值得持续观察。

智百道