NVIDIA H200 GPU

Met 141GB HBM3e-geheugen biedt de NVIDIA H200 GPU voldoende capaciteit om grote datasets en complexe AI-modellen te verwerken.

In de financiële sector bijvoorbeeld kunnen uitgebreide datasets met transactiegegevens in het geheugen worden opgeslagen, waardoor real-time fraude-detectie en risicoanalyse mogelijk zijn. Dit is ook cruciaal voor wetenschappelijk onderzoek, zoals klimaatmodellen, waar enorme hoeveelheden data continu moeten worden verwerkt en geanalyseerd. Hierdoor kunnen onderzoekers nauwkeurigere voorspellingen doen en snellere inzichten verkrijgen zonder voortdurend te hoeven wachten op gegevensoverdracht van en naar externe opslag.

Deze ruime geheugenconfiguratie zorgt ervoor dat de GPU meerdere zware taken tegelijkertijd kan uitvoeren zonder prestatiedalingen, wat essentieel is als je met intensieve AI- en data-analysetoepassingen werkt

Geheugenbandbreedte is de snelheid waarmee data tussen het geheugen en de GPU kan worden overgedragen. De B200 heeft een bandbreedte van 8 TB/s.

Stel je voor dat een groot klimaatmodel wordt gesimuleerd. De enorme snelheid van 8 TB/s betekent dat gegevens snel naar de verwerkingskernen van de GPU kunnen worden gestuurd, wat resulteert in snellere simulaties en snellere resultaten. Dit voorkomt bottlenecks die anders zouden optreden bij langzamere dataoverdracht.

De H200 biedt tot 34 teraflops aan FP64-berekeningen​. De FP64-prestaties verwijzen naar de snelheid waarmee de GPU berekeningen met dubbele precisie kan uitvoeren, uitgedrukt in teraflops. 

Denk bijvoorbeeld aan wetenschappelijke toepassingen zoals klimaatmodellen, waarbij zeer nauwkeurige berekeningen nodig zijn. De hoge FP64-prestaties van de H200 maken het mogelijk om deze complexe berekeningen snel en nauwkeurig uit te voeren, wat essentieel is voor betrouwbare resultaten.

De snelheid van dataoverdracht tussen meerdere GPU's wordt NVLink-bandbreedte genoemd. De H200 ondersteunt een NVLink-bandbreedte van 900 GB/s​.

Neem bijvoorbeeld een AI-training waarbij meerdere GPU's samenwerken. Deze kunnen snel en efficiënt communiceren via NVLink, wat de latentie vermindert en de snelheid van dataoverdracht tussen de GPU's verhoogt. Hierdoor wordt de trainingstijd voor AI-modellen verkort, wat resulteert in snellere en effectievere AI-implementaties.

Tensor Cores zijn gespecialiseerde verwerkingskernen binnen de GPU die zijn ontworpen om de prestaties van machine learning en AI-berekeningen te versnellen.

Bij deep learning taken, zoals beeldherkenning, kunnen Tensor Cores de berekeningen veel sneller uitvoeren dan traditionele GPU-kernen. Dit maakt het mogelijk om AI-modellen sneller te trainen en te implementeren, wat bedrijven helpt om sneller inzichten en resultaten te verkrijgen

De H200 is gebaseerd op de geavanceerde Hopper-architectuur. Deze biedt verbeterde prestaties en efficiëntie vergeleken met vorige generaties. Dit betekent dat bedrijven kunnen profiteren van de meest recente technologische vooruitgangen voor hun AI- en HPC-toepassingen, zoals snellere rekenkracht en verbeterde energie-efficiëntie.