NVIDIA · Hopper Architecture

Alugar NVIDIA GH200 Superchip na Nuvem

VRAM 96 GB HBM3
Largura de Banda 4,000 GB/s
FP16 989.0 TFLOPS
FP32 494.5 TFLOPS
TDP 700W
Arquitetura Hopper

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Especificações Técnicas de NVIDIA GH200 Superchip

Fabricante NVIDIA
Arquitetura Hopper
VRAM 96 GB HBM3
Largura de Banda 4,000 GB/s
FP16 (Tensor) 989.0 TFLOPS
FP32 494.5 TFLOPS
TDP 700W
Ano de Lançamento 2023
Segmento Data center
Tipo de Memória HBM3

Melhor Para

Large-scale AI training HPC

Perguntas Frequentes

NVIDIA GH200 Superchip é uma placa para data center, profissional ou consumidor?

NVIDIA GH200 Superchip é construída na arquitetura Hopper e vem com 96 GB de memória HBM3 com largura de banda de 4,000 GB/s. Lançada em 2023, a placa entrega 989 TFLOPS FP16 e 494.5 TFLOPS FP32 com um TDP de 700W.

Para pesquisadores de aprendizado de máquina, esses números se traduzem em vários limites práticos: o teto de VRAM dita os maiores pesos de modelos de linguagem grande que você pode carregar (e o tamanho máximo do lote para um dado comprimento de sequência), enquanto a largura de banda da memória define o limite superior para inferência com muita atenção. A taxa de transferência de computação é mais importante para multiplicações densas de matrizes — pré-treinamento, pré-treinamento em lotes grandes e difusão.

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NVIDIA GH200 Superchip é bom o suficiente para inferência em produção?

A resposta curta: NVIDIA GH200 Superchip opera a 989 TFLOPS FP16 com 4,000 GB/s de largura de banda de memória. A resposta longa depende do que você executa.

Para treinamento denso FP16 com grandes lotes, NVIDIA GH200 Superchip satura os núcleos tensor e entrega throughput próximo ao pico de FLOPS. Para serving limitado por memória em modelos base de contexto longo, a largura de banda domina — o número 4,000 GB/s importa mais que os TFLOPS de destaque. Para computação científica, FP32 a 494.5 TFLOPS é o número relevante e coloca NVIDIA GH200 Superchip alinhado com as expectativas HPC da sua classe Hopper.

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NVIDIA GH200 Superchip para serving em tempo real — é uma boa opção?

Casos de uso onde NVIDIA GH200 Superchip tem bom desempenho: Large-scale AI training, HPC. Os 96 GB de VRAM da placa, os núcleos tensor Hopper, e o posicionamento data-center a tornam adequada para times de IA que precisam de hardware de nível nuvem sem o custo premium dos aceleradores mais novos.

Uma boa regra: se seu modelo cabe em 96 GB de VRAM na precisão desejada, e sua carga é limitada por largura de banda ou computação, e não por memória, NVIDIA GH200 Superchip provavelmente é uma escolha econômica melhor do que subir para uma categoria superior.

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