NVIDIA H100、B200、GB200 晶片的差異與製程資訊整理
更新於 2024/11/18閱讀時間約 3 分鐘
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H100
- 架構：Hopper 架構（針對 AI 訓練與推理的 GPU）。
- 製程：台積電 4nm 製程。
- 電晶體數量：約 800 億。
- 記憶體：
- 支援 HBM3 記憶體，容量最大達 80GB。
- 設計：單一晶片（非 Chiplet）。
- 主要應用：
- AI 訓練與推理。
- 高效能運算（HPC）。
- 技術特點：
- 支援 NVLink，實現晶片間高速連接。
- 適合資料中心運算。
B200
- 架構：Blackwell 架構（H100 的進化版）。
- 製程：台積電 4nm 製程。
- 電晶體數量：約 2,080 億（H100 的 2.6 倍）。
- 記憶體：
- 支援 HBM3e 記憶體，容量最大達 192GB。
- 設計：Chiplet（多晶片組），通過 NVLink-HBI 技術提升互聯性能，傳輸速度高達 10TB/s。
- 主要應用：
- 大型語言模型（LLM）訓練與推理。
- 超高效能運算需求。
- 技術特點：
- 整體性能顯著提升，適合更複雜和大規模的 AI 訓練場景。
- 更優化的能效比。
GB200
- 架構：Grace Hopper 超算設計（Grace CPU + Blackwell GPU 整合）。
- 製程：台積電 4nm 製程。
- 設計：
- 由 B200 GPU 和 Grace CPU 集成而成。
- 採用 NVLink-C2C 技術，實現 CPU 和 GPU 高速互聯。
- 記憶體：
- 支援 HBM3 記憶體和 LPDDR5，提供超高頻寬。
- 主要應用：
- 即時推理、訓練大型語言模型（LLM）。
- 超算與高效能數據處理需求。
- 技術特點：
- CPU 與 GPU 的深度整合適合複雜的 HPC 和 AI 工作負載。
- 優化整體性能和功耗。
關鍵差異總結
- H100：單晶片設計，適合 AI 和 HPC 工作。
- B200：採用 Chiplet 設計，性能大幅提升，支援更高級的 AI 訓練需求。
- GB200：結合 CPU 和 GPU，專注於超算和複雜的 AI 應用。
三者之間最大的差異在於設計架構、記憶體技術以及目標應用場景。
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