H100
Un GPU de centre de données à architecture Hopper pour l’entraînement de grands modèles
Le texte intégral est présenté en anglais ; le titre et le résumé sont localisés.
CE QUE C'EST
H100 is a data-centre GPU NVIDIA announced in March 2022, based on the Hopper architecture. It carries 80GB of HBM3 memory, introduces fourth-generation tensor cores and a Transformer engine, and supports FP8 precision to raise throughput for large-model training and inference. Cards are linked by NVLink at 900 GB/s per GPU. H100 became one of the most widely used accelerators in large-model training clusters from 2022 to 2024.
Pourquoi il compte
It baked large-model-specific features such as FP8 and the Transformer engine into hardware, becoming the default accelerator in large-model training clusters after 2022 and a symbol of compute as the industry’s bottleneck.
Caractéristiques clés
- Architecture
- Hopper
- Memory
- 80GB HBM3
- Process
- 4N (TSMC)
- Interconnect
- NVLink 900 GB/s
- Released
- 2022-03
Concepts liés
Infrastructure d’entraînement et d’inférence
La mémoire décide de la taille du modèle entraînable, la communication de la durée — le calcul brut est rarement le goulot
Optimisation et service d’inférence
L’entraînement a lieu une fois, l’inférence des milliards de fois par jour — et le premier token s’oppose souvent au débit