AI人工智慧主機產品優勢
效率高
H100 的Transformer 引擎和FP8 精度使其在處理LLM 和生成式AI 任務時效率極高。
開發強大應用
可用於開發更強大的聊天機器人、文字摘要、機器翻譯、程式碼產生等應用程式。
理想選擇
H100 的高記憶體頻寬和強大的運算能力使其成為科學計算、工程模擬、天氣預報等HPC 應用的理想選擇。
可以加速複雜的科學研究和工程設計過程。
理想選擇
H100 支援各種深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch 等，並提供最佳化的效能。
可用於訓練和部署影像辨識、語音辨識、自然語言處理等領域的深度學習模型。
H100 的算力可以支援虛擬世界、數位孿生等元宇宙應用所需的複雜圖形渲染和實體模擬。
助力建構更逼真、更具沉浸感的元宇宙體驗。
H100 可以處理自動駕駛汽車所需的即時感測器數據，並進行複雜的決策。
協助開發更安全、更可靠的自動駕駛系統。
科學研究：
H100 可用於加速藥物研發、基因組學、材料科學等領域的科學研究 幫助科學家更快地進行數據分析和模擬，推動科學進步。
醫療保健：
H100 可用於醫學影像分析、藥物發現、個人化醫療等醫療保健應用。 幫助醫生更快、更準確地診斷疾病，並制定治療方案。
規格 | SXM4 | PCIe |
|---|---|---|
CUDA 核心 | 8192 | 8192 |
Tensor 核心 | 16384 | 16384 |
顯存 | 80GB HBM3 | 80GB HBM3 |
顯存頻寬 | 3TB/s | 3TB/s |
NVLink | 8個 PORT，每個端口800GB/s | 4個 PORT，每個端口800GB/s |
耗電量 | 700W | 700W |
尺寸 | 全高、全長SXM4 模組 | 4槽PCIe 卡 |
NVLink PORT | 8個 | 4個 |
總頻寬 | 3.2 TB/s | 1.6 TB/s |
尺寸 | 全高、全長的模組 | 4槽卡 |
H100 GPU 支援 FP8 精度，這是一種新的低精度格式，可提供比 FP16 精度更高的效能。
H100 GPU 具有一個新的Transformer 引擎，該引擎針對自然語言處理和電腦視覺等任務進行了最佳化。
H100 GPU 支援多執行個體GPU (MIG)，這允許單一GPU 被劃分為多個較小的GPU 執行個體。這使得H100 GPU 能夠更有效地用於各種工作負載。
GPU 型號 | 記憶體 & 頻寬 | NLP 表現 | 適合應用場景 |
|---|---|---|---|
Tesla T4 | 16 GB GDDR6 / 最高 320 GB/s（70W） | 顯著低於 4090（偏向小模型/低併發） | 小模型推理、嵌入/向量化、低功耗/邊緣部署 |
RTX 3090 | 24 GB GDDR6X / ≈936 GB/s（384-bit） | 低於 4090；多項深度學習測試顯示 4090 訓練吞吐約 1.3–1.9× 於 3090 | 7B–13B LLM 推理與 LoRA 微調、入門研究；32B 需量化或降批量。 |
RTX 4090 | 24 GB GDDR6X / ≈1,008 GB/s（384-bit） | 基準 | 小模型推理、LoRA 微調、研究入門 |
RTX 5090 | 32 GB GDDR7 / 1,792 GB/s（512-bit） | +35–70%（視工作負載；NLP 偏上限） | 7B–30B 推理、LoRA、RAG、本地 LLM |
A100 (80GB) | 80 GB HBM2e / >2 TB/s | ~1.5–3× 4090（訓練/LLM 推理多見） | 70B+ 大模型訓練、高併發推理、資料中心 |
H100 (80GB) | 80 GB HBM3 / ~3.35 TB/s | ~2–3× 5090（視任務） | 大模型訓練（70B+）、企業級部署 |
H200 (141GB) | 141 GB HBM3e / 4.8 TB/s | ~3× 5090 以上（記憶體受益明顯） | 超大規模模型訓練/推理 |
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