AI人工智慧主機產品優勢
AI 伺服器
強大的計算性能
高記憶體數
快速儲存
成本效益
NVIDIA H200 AI 伺服器 應用程式場景
NVIDIA H200 作為一款強大的AI 加速器，其應用場景廣泛，主要集中在需要大量運算能力和平行處理的領域。
大規模語言模式和生成式AI
效率高
NVIDIA H200 Tensor 核心 GPU 具備顛覆以往的效能和記憶體功能，可大幅強化生成式人工智慧和高效能運算工作負載。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。
高效能運算(HPC)
理想選擇
NVIDIA H200 採用 NVIDIA Hopper 架構，是第一款能以每秒 4.8 TB 的速度提供 141 GB HBM3e 記憶體的 GPU，容量幾乎是 NVIDIA H100 Tensor 核心 GPU 的兩倍，記憶體頻寬則提升 1.4 倍。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。
深度學習訓練和推理
理想選擇
隨著人工智慧不斷演進，企業仰賴 LLM 來因應各種推論需求。龐大的使用者進行大規模部署 AI 推論加速器時，必須運用最低的整體擁有成本 (TCO) 達到最高的傳輸量。
與 H100 GPU 相比，H200 在處理 Llama2 70B 等大型語言模型時，可將推論效能大幅提升到最高 2 倍。
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。
元宇宙應用
NVIDIA H200 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。
自動駕駛汽車
NVIDIA H200 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。
科學研究和醫療保健
科學研究：
NVIDIA H200 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：
NVIDIA H200 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。
NVIDIA H200 Tensor Core GPU 規格(SXM4 與PCIe 外形規格)
NVIDIA H200 GPU 提供兩種外形規格：SXM¹ 和 NVL¹，兩者在效能和一些規格上有所區別。以下是兩種規格的詳細參數
規格 | H200 SXM¹ | H200 NVL¹ |
|---|---|---|
CUDA 核心 | 16,896 | 16,896 |
Tensor 核心 | 16384 | 16384 |
顯存 | 141 GB HBM3e | 141 GB HBM3e |
顯存頻寬 | 4.8 TB/s | 4.8 TB/s |
互連技術 | NVIDIA NVLink™：每秒 900 GB，PCIe Gen5：每秒 128 GB | 2 向或 4 向 NVIDIA NVLink 橋接器： 每秒 900 GB，PCIe Gen5：每秒 128 GB |
耗電量 | 最高 700W (配置) | 最高 600W (配置) |
尺寸 | SXM | PCIe
雙插槽氣冷 |
多執行個體 GPU | 最多 7 個 MIGS，每個 18GB | 最多 7 個 MIGS，每個16.5GB |
解碼器 | 7 NVDEC / 7 JPEG | 7 NVDEC / 7 JPEG |
NVIDIA H200 其他值得注意的功能
FP8 精度
精度：FP8 在 H200 上由 Transformer Engine 自動管理，能維持與 FP16 接近的準確度。
效能：FP8 模式下，H200 計算速度提升顯著，對 LLM 推論與訓練尤為有利。
應用：適合 70B 以上參數的模型推論、RAG、生成式 AI 等任務。
Transformer 引擎
H200 的 Transformer Engine 本身架構與 H100 相同，但因 HBM3e 記憶體升級，在實際運算中能讓 Tensor Core 發揮得更徹底，特別適合 大規模 LLM 推理與訓練。
對於 大型 Transformer 模型（GPT、Llama、DeepSeek-R1 等），H200 在推論特別強，訓練也能受益於大容量 HBM3e。
多執行個體GPU
H200 支援 最多 7 個 MIG 實例，能讓一張卡同時跑多個工作負載。相比 H100，它的 MIG 更有彈性，因為 141 GB HBM3e 記憶體 讓每個實例能獲得更多顯存，適合 多租戶雲端 AI、LLM 推論服務、企業 GPU 共用 等場景。
GPU 性能與應用對比表(以下以單卡效能作為比較)
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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