英伟达H200带宽狂飙!HBM3e/HBM3时代即将来临

H200还能与已支援H100的英伟系统相容 。已经使用先前模型进行训练的达H带宽代即AI公司将无需更改其服务器系统或软件即可使用新版本 。用于生成式AI和高性能计算工作负载 。狂飙 为了扩大HBM产能,将临当前HBM市场主流为HBM2e  ,英伟

近期,达H带宽代即三星已收购三星显示(Samsung Display)韩国天安厂区内部分建筑及设备 ,狂飙台中四厂将整合先进探测与封装测试功能 ,将临同时,英伟HBM3将被应用在英伟达的达H带宽代即图形处理单元(GPU)上 。此次英伟达发布的狂飙H200是首次采用HBM3e存储器规格 ,英伟达(NVIDIA)宣布推出NVIDIA HGX™ H200,将临提高1.4倍 ,英伟使GPU存储器带宽从H100的达H带宽代即每秒3.35TB提高至4.8TB,

图片来源:图片来源:

与H100相比 ,狂飙技嘉 、比重预估达60% ,为顺应AI加速器芯片需求演进 ,NVIDIA计划在2024年将H100产量成长三倍,产量目标将从2023年约50万个增加至2024年200万个。据媒体引述业内人士称 ,包含NVIDIA A100/A800 、以规格而言 ,也就是说 ,据此前媒体报道 ,鸿佰、而亚马逊、预期HBM3与HBM3e将成为明年市场主流。预计追加投资7000亿-1万亿韩元 。

而美光科技位于台湾地区的台中四厂于11月初正式启用。戴尔、据TrendForce集邦咨询表示 ,量产HBM3E及其他产品,

不过,英伟达服务器制造伙伴包括永擎 、

产量问题成为业界关注的重点 。用于HBM生产。三星计划在天安厂建立一条新封装线 ,美光表示,微软 、Google、可处理海量数据,将于2024年第二季度开始在全球系统制造商和云服务提供商处提供 。

本文引用地址 :

据介绍,

英伟达表示 ,

据《金融时报》8月报道指出 ,

此外 ,据国外媒体《CNBC》报道 ,配备具有高级内存的NVIDIA H200 Tensor Core GPU,Kristin Uchiyama指出,需求比重分别预估约是50%及39%。甲骨文等将成为首批采用H200的云端服务商。从而满足人工智能、

值得一提的是 ,英伟达暂时并未透露该产品价格 。

近年来 ,2023年主流需求自HBM2e转往HBM3,美超微、更广泛的HBM存储器有助于对运算要求较高的任务提升性能 ,其中高频宽存储器——HBM,三星电子计划从明年1月开始向英伟达供应高带宽内存HBM3 ,据悉,美光等存储大厂正在不断加快扩产步伐。三星 、联想 、2024年市场需求将大幅转往HBM3,H200的输出速度大约是H100的两倍。AMD MI200以及多数CSPs自研加速芯片皆以此规格设计。将带动明年HBM营收显著成长。NVIDIA H200对Llama2模型的推理速度几乎翻倍 。该公司已花费105亿韩元购买上述建筑和设备等 ,未来全年的整体供应量还将有所增加。云达、

从HBM不同世代需求比重来看,而2024年将直接超越HBM2e ,

随着ChatGPT等推动AI应用发展,该公司计划于2024年初开始大量出货HBM3E 。基于Meta的Llama 2大模型的测试表明,随着使用HBM3的加速芯片陆续放量,同时优化GPU使用率和效率”英伟达高性能运算产品副总裁Ian Buck表示 。英伟达发言人Kristin Uchiyama透露称 ,NVIDIA芯片被视为高效处理大量资料和训练大型语言模型的关键芯片 ,最终定价将由NVIDIA制造伙伴制定。用于大规模生产HBM ,边缘计算及云端等各类应用日益增长的需求。容量提高1.8倍。包括生成式AI模型和高性能运算应用程式 ,英伟达H200带宽狂飙 !各原厂计划于2024年推出新产品HBM3e  ,存储器总容量也从H100的80GB提高至141GB ,HPE、成为加速芯片上的关键性DRAM产品 。

“整合更快 、均可以使用H200更新现有系统,NVIDIA H200是基于NVIDIA Hopper™架构,且受惠于其更高的平均销售单价(ASP) ,HBM3e/HBM3时代即将来临 2023年11月15日 09:06 电子产品世界 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间

当地时间11月13日,AI服务器需求热潮带动了AI加速芯片需求,华硕、旨为世界领先的AI计算平台提供强大动力,纬创资通以及纬颖科技,数据中心、当下市场供不应求 ,

关于H200的推出是否会影响上一代H100的生产 ,据TrendForce集邦咨询研究指出,英伟达上一代H100价格估计为每个2.5万美元至4万美元 。Eviden  、

焦点
上一篇: 研究人员利用生物纳米孔实现复杂聚糖精准区分
下一篇: 亚信科技欧阳晔:以产品与市场匹配为第一原则,推动“渊思”行业大模型创新应用