NVIDIA H100、B200、GB200 晶片的差異與製程資訊整理

H100

1. 架構：Hopper 架構（針對 AI 訓練與推理的 GPU）。
2. 製程：台積電 4nm 製程。
3. 電晶體數量：約 800 億。
4. 記憶體：
5. • 支援 HBM3 記憶體，容量最大達 80GB。
5. 設計：單一晶片（非 Chiplet）。
6. 主要應用：
7. • AI 訓練與推理。
   • 高效能運算（HPC）。
7. 技術特點：
8. • 支援 NVLink，實現晶片間高速連接。
   • 適合資料中心運算。

B200

1. 架構：Blackwell 架構（H100 的進化版）。
2. 製程：台積電 4nm 製程。
3. 電晶體數量：約 2,080 億（H100 的 2.6 倍）。
4. 記憶體：
5. • 支援 HBM3e 記憶體，容量最大達 192GB。
5. 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。
6. 主要應用：
7. • 大型語言模型（LLM）訓練與推理。
   • 超高效能運算需求。
7. 技術特點：
8. • 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

1. 架構：Grace Hopper 超算設計（Grace CPU + Blackwell GPU 整合）。
2. 製程：台積電 4nm 製程。
3. 設計：
4. • 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。
4. 記憶體：
5. • 支援 HBM3 記憶體和 LPDDR5，提供超高頻寬。
5. 主要應用：
6. • 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。
6. 技術特點：
7. • 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

1. H100：單晶片設計，適合 AI 和 HPC 工作。
2. B200：採用 Chiplet 設計，性能大幅提升，支援更高級的 AI 訓練需求。
3. 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。