如果说 H100 是大模型时代的“核动力引擎”，那么 NVIDIA H200 就是在这个引擎上加装了超大容量的“燃料箱”和更粗的“输油管”。

H200 的核心架构（Hopper）与 H100 基本一致，但它通过升级显存技术，彻底解决了大模型在长文本推理和高并发场景下的“显存焦虑”。

1. 核心突破：HBM3e 显存的跨代飞跃

H200 是全球首款采用 HBM3e（第五代高带宽显存）的 GPU。这是它与 H100 最本质的区别。

• 容量飞跃：H200 的显存容量达到了 141GB，而 H100 仅为 80GB。这意味着单张 H200 就能装下更大的模型参数，或者在处理长文本时容纳更多的 KV Cache。
• 带宽激增：显存带宽从 H100 的 3.35 TB/s 提升至 4.8 TB/s（提升了约 43%）。在 AI 计算中，数据从显存搬运到核心的速度往往是性能瓶颈，H200 让这条“路”变得更宽了。

2. 算力表现：基于 Hopper 架构的极致优化

由于沿用了 Hopper 架构，H200 继承了 H100 所有的顶级计算特性，但在实际应用中表现更优。

• Transformer Engine：支持 FP8 精度，能够根据计算需求动态调整精度，在不损失模型效果的前提下，将训练和推理速度提升数倍。
• 计算指标：
• FP8 算力：3,958 TFLOPS（稀疏模式）。
• FP16 算力：1,979 TFLOPS（稀疏模式）。
• FP64 算力：67 TFLOPS（用于科学计算）。

虽然单卡的理论峰值算力与 H100 相同，但由于显存带宽的提升，在处理受限于内存带宽（Memory-bound）的任务时，H200 的实际有效算力更高。

3. 推理场景的“降维打击”

H200 真正的价值体现在大语言模型（LLM）的推理上。

长文本（Long Context）处理

现代模型（如 Llama 3 或 GPT-4）处理的上下文越来越长。长文本会产生巨大的缓存（KV Cache），极度消耗显存。H200 的 141GB 大显存让它能处理比 H100 长得多的对话而不崩溃。

吞吐量翻倍

在运行 Llama2-70B 等主流大模型时，H200 的推理性能比 H100 提升了近 一倍。这意味着同样的硬件投入，你可以同时服务两倍数量的用户，或者将响应延迟降低一半。

4. 互联与集群能力

为了应对超大规模集群，H200 在通信方面同样是顶级配置。

• NVLink 4.0：提供 900 GB/s 的卡间互联带宽。这让 8 张 H200 组成的服务器（HGX H200）能像一个拥有超过 1TB 显存的巨型显卡一样工作。
• 兼容性：H200 与 H100 的服务器架构完全兼容。这意味着原本部署 H100 的机房和主板，可以无缝升级到 H200，极大降低了企业的迁移成本。

5. 专家总结：谁最需要 H200？

H200 并不是 H100 的简单替代品，而是针对特定痛点的升级：

1. 大模型推理服务商：如果你需要极高的并发处理能力和低延迟响应，H200 的高带宽能直接转化为利润。
2. 长文本应用开发者：如果你在做法律文档解析、超长代码理解，H200 的 141GB 显存是刚需。
3. 追求 TCO（总拥有成本）最优的企业：虽然 H200 单卡更贵，但由于它推理效率翻倍，从每单位算力的电力和空间成本来看，它其实更划算。