Эволюция H100 - на 76% больше памяти (141 GB vs 80 GB) и на 43% быстрее пропускная способность (4.8 TB/s vs 3.35 TB/s). Идеальна для обучения LLM 400B+ и крупнейших задач AI/HPC. Следующее поколение — NVIDIA B200 с 192 ГБ и 9000 TFLOPS FP8.
Цена NVIDIA H200 NVL
Цена в тенге с НДС. Наличие на складе в Алматы. Гарантия 3 года.
Полные спецификации
NVIDIA H200 NVL
| Архитектура | Hopper (Enhanced) |
| GPU | GH200 |
| Память | 141 GB HBM3e |
| Пропускная способность | 4.8 TB/s |
| FP8 Tensor | 3 958 TFLOPS |
| FP16 Tensor | 1 979 TFLOPS |
| NVLink | 900 GB/s |
| TDP | 600W |
| Интерфейс | PCIe Gen5 |
| Охлаждение | Passive (серверное) |
H200 vs H100 -
в чём преимущество?
H200 построена на той же архитектуре Hopper, но с принципиально улучшенной подсистемой памяти. Те же вычисления - радикально больше данных.
| Параметр | H100 80GB | H200 NVL | Разница |
|---|---|---|---|
| Память | 80 GB HBM3 | 141 GB HBM3e | +76% |
| Bandwidth | 3.35 TB/s | 4.8 TB/s | +43% |
| FP8 Tensor | 3 958 TFLOPS | 3 958 TFLOPS | одинаково |
| FP16 Tensor | 1 979 TFLOPS | 1 979 TFLOPS | одинаково |
| NVLink | 900 GB/s | 900 GB/s | одинаково |
| TDP | 350W | 600W | +250W |
| Лучше для | Fine-tuning, инференс | LLM 400B+, кластеры |
Вывод: H200 NVL - это тот же compute-движок Hopper, но с радикально увеличенной памятью и bandwidth. Модели, которые раньше требовали распределения на 2-4 GPU (model parallelism), теперь помещаются в одну карту. Это значит меньше GPU, проще инфраструктура, ниже latency.
Для каких задач
создана H200
141 GB HBM3e и 4.8 TB/s bandwidth открывают задачи, недоступные на H100 без model parallelism.
Обучение LLM 400B+
141 GB позволяют разместить больше параметров на одном GPU. Llama 405B, GPT-уровень моделей - меньше GPU в кластере, быстрее итерации, ниже стоимость обучения.
Инференс больших моделей
Модели 70-100B+ помещаются целиком в одну H200 без model parallelism. Это значит: меньше latency, проще deployment, один GPU вместо двух. 4.8 TB/s bandwidth ускоряет генерацию токенов. Для инференса моделей поменьше подойдёт NVIDIA L40S за меньшую стоимость.
Мультимодальный AI
Vision + Language модели (GPT-4V, Gemini-уровень) требуют огромного объёма памяти для embeddings изображений и текста. 141 GB HBM3e - идеальная платформа для мультимодальных задач.
Научные вычисления и HPC
Молекулярная динамика, климатическое моделирование, геномика - задачи с огромными датасетами. 4.8 TB/s bandwidth критичен для вычислений, ограниченных пропускной способностью памяти. Для суперкомпьютерных задач — NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchip.
Нужна
NVIDIA H200?
Оставьте заявку на H200 NVL - подготовим КП за 2 часа.
Получить предложение
Заполните форму - мы свяжемся с вами
