NVIDIA H200 141GB HBM3e -
следующее поколение
На 76% больше памяти и на 43% выше пропускная способность по сравнению с H100. До 2x быстрее инференс крупных языковых моделей. Полная обратная совместимость с экосистемой Hopper.
Полные спецификации
NVIDIA H200 SXM
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Архитектура | NVIDIA Hopper |
| Память | 141 ГБ HBM3e |
| Пропускная способность | 4.8 ТБ/с |
| FP8 Tensor Core | 3958 TFLOPS |
| FP16 Tensor Core | 1979 TFLOPS |
| FP32 | 989 TFLOPS |
| TDP | 700 Вт |
| Интерконнект | NVLink 4.0 (900 ГБ/с) |
| PCIe | Gen 5.0 x16 |
| Форм-фактор | SXM5 |
H200 vs H100 -
детальное сравнение
NVIDIA H200 построен на той же архитектуре Hopper, что и H100, но с радикально улучшенной подсистемой памяти. Вот как они соотносятся по ключевым параметрам.
| Параметр | H200 | H100 |
|---|---|---|
| Память | 141 ГБ HBM3e ▲ | 80 ГБ HBM3 |
| Пропускная способность | 4.8 ТБ/с ▲ | 3.35 ТБ/с |
| FP8 производительность | 3958 TFLOPS | 3958 TFLOPS |
| FP16 производительность | 1979 TFLOPS | 1979 TFLOPS |
| Инференс LLM (Llama 70B) | ~2x быстрее ▲ | базовый |
| Макс. размер модели (1 GPU) | ~70B FP16 ▲ | ~40B FP16 |
| Архитектура | Hopper | Hopper |
| NVLink | 4.0 (900 ГБ/с) | 4.0 (900 ГБ/с) |
| TDP | 700 Вт | 700 Вт |
| Совместимость ПО | CUDA 12+ | CUDA 12+ |
| Цена (ускоритель) | ~14 400 000 ₸ | ~12 000 000 ₸ ▲ |
▲ - преимущество в данном параметре. Данные на основе официальных спецификаций NVIDIA.
Почему выбирают
NVIDIA H200
Больше VRAM для крупных моделей
141 ГБ HBM3e - это на 76% больше, чем у H100 (80 ГБ). Модели с 70B параметрами в FP16 полностью помещаются в память одного ускорителя без тензорного параллелизма. Модели 140B - на двух GPU вместо четырёх. Это радикально снижает стоимость инфраструктуры и упрощает деплой в продакшене.
Быстрее инференс
Пропускная способность памяти 4.8 ТБ/с (против 3.35 ТБ/с у H100) означает, что данные подаются в тензорные ядра быстрее. Для задач, ограниченных пропускной способностью памяти (а это большинство сценариев инференса LLM), прирост производительности достигает 2x. Больше токенов в секунду при той же стоимости электроэнергии.
Те же тензорные ядра Hopper
H200 использует тот же GPU-чип GH200 на архитектуре Hopper с 3958 TFLOPS FP8. Все оптимизации для Hopper - Transformer Engine, FP8 обучение, Dynamic Programming - работают идентично. Вы получаете ту же проверенную вычислительную мощность, но с принципиально лучшей подсистемой памяти.
Обратная совместимость
Код, обученный на H100, запускается на H200 без единого изменения. CUDA 12+, PyTorch, TensorFlow, JAX, NGC контейнеры, NVIDIA AI Enterprise - вся экосистема совместима. Миграция с H100 на H200 - это замена железа, не переписывание кода. NVLink 4.0 и PCIe 5.0 обеспечивают идентичные интерфейсы подключения.
Идеальные задачи
для H200
H200 раскрывается в задачах, где узким местом является объём и скорость памяти GPU.
Инференс LLM (GPT-4 класс)
Модели с 70B-180B параметрами полностью помещаются в память H200. Отсутствие необходимости в тензорном параллелизме снижает латентность и упрощает деплой. Обслуживание до 2x больше запросов в секунду по сравнению с H100.
Обучение моделей >70B параметров
Увеличенная память позволяет использовать больший batch size при обучении, сокращая общее время тренировки. 4.8 ТБ/с пропускная способность HBM3e минимизирует узкие места при передаче данных.
RAG-системы с длинным контекстом
141 ГБ памяти позволяет хранить большие индексы и обрабатывать контексты 128K+ токенов. Идеально для enterprise RAG, юридических документов, медицинских баз знаний, где каждый токен контекста критичен.
Серверы с NVIDIA H200 -
от инференса до суперкомпьютера
H200 Duo
Инференс и файн-тюнинг
- 512 ГБ DDR5 ECC
- 4 ТБ NVMe Gen5
- Dual AMD EPYC 9354
- 10GbE сеть
Инференс моделей до 140B, файн-тюнинг 70B, RAG с длинным контекстом
H200 Quad
Обучение крупных моделей
- 1 ТБ DDR5 ECC
- 8 ТБ NVMe Gen5
- Dual AMD EPYC 9654
- 100GbE InfiniBand
Обучение LLM до 180B, мультимодальные модели, distributed training
H200 Max
Максимальная мощность
- 2 ТБ DDR5 ECC
- 16 ТБ NVMe Gen5
- Dual AMD EPYC 9754
- 400GbE InfiniBand
Обучение моделей 400B+, суперкомпьютерные задачи, полный кластер
H200 — это не просто апгрейд памяти. 141 ГБ HBM3e меняют экономику инференса: модель, для которой раньше нужен был кластер из 4 GPU, теперь помещается на 2. Это двукратное снижение стоимости инфраструктуры при одновременном росте производительности. Для компаний, деплоящих LLM в продакшен, — это переломный момент.
Другие GPU серверы
Сравните H200 с другими решениями в линейке NVIDIA
Вопросы про
NVIDIA H200
Ответы на частые вопросы о серверах с H200. Не нашли свой? Напишите нам.
Задать вопросГлавное отличие - память. H200 оснащён 141 ГБ HBM3e с пропускной способностью 4.8 ТБ/с против 80 ГБ HBM3 и 3.35 ТБ/с у H100. Это даёт до 2x прироста скорости инференса на больших языковых моделях. Тензорные ядра и вычислительная мощность (3958 TFLOPS FP8) остались идентичными.
Зависит от задачи. Если ваш приоритет - инференс крупных моделей (70B+ параметров) или работа с длинным контекстом (RAG, 128K+ токенов), H200 даст существенное преимущество. Для обучения моделей до 30B параметров H100 по-прежнему отличный выбор с лучшим соотношением цена/производительность.
NVIDIA H200 доступен для заказа. Сроки поставки зависят от конфигурации: одиночные ускорители - от 2 недель, полные серверы 8×H200 NVLink - от 4 недель. Мы являемся официальным партнёром NVIDIA и получаем приоритетные поставки.
Полностью. H200 основан на архитектуре Hopper - той же, что и H100. Все фреймворки (PyTorch, TensorFlow, JAX), CUDA 12+, контейнеры NGC и инструменты NVIDIA AI Enterprise работают без изменений. Миграция с H100 на H200 не требует модификации кода.
Один ускоритель H200 потребляет до 700 Вт (TDP), как и H100. Сервер 8×H200 требует 10-12 кВт с учётом CPU, памяти и охлаждения. Мы проектируем системы охлаждения и электропитания под каждую конфигурацию, обеспечивая стабильную работу 24/7.
Готовы к H200?
Наш инженер подготовит конфигурацию сервера с NVIDIA H200 под вашу задачу за 2 часа. Бесплатно.
или напишите в WhatsApp
