我们都非常清楚NVIDIA 和最近席卷所有人的AI“金矿” 。在这一切之中，有 Team Green 的 H100 AI GPU，它是目前最受欢迎的 AI 硬件，每个人都想拥有一个来满足他们的 AI 需求。
NVIDIA H100 GPU 是目前最好的 AI 芯片，每个人都想要更多这样的芯片
本文并不是什么特别的新闻，而是向读者重点介绍了人工智能行业的现状，以及各公司如何围绕 H100 GPU 打造自己的“未来”。
在我们进入本文的核心之前，有必要回顾一下。所以，在2022年初，一切都按照平常的发展顺利。然而，随着11月的到来，一款名为“ChatGPT”的革命性应用程序出现，为人工智能炒作奠定了基础。虽然我们不能将“ChatGPT”归为人工智能热潮的创始人，但我们当然可以说它起到了催化剂的作用。随之而来的是微软和谷歌等竞争对手，被迫加入人工智能竞赛，发布生成式人工智能应用程序。
你可能会说，NVIDIA 是从哪里来的呢?生成式 AI 的骨干涉及大量的 LLM(大型语言模型)训练期，而 NVIDIA AI GPU 在这方面发挥了重要作用。我们不会讨论技术规格和事实，因为这会让事情变得乏味且读起来毫无乐趣。然而，如果想了解具体细节，我们将在下面列出一个表格，重点介绍 NVIDIA 的每个 AI GPU 版本，可追溯到 Tesla 型号。
NVIDIA HPC / AI GPU
| NVIDIA TESLA 显卡 | NVIDIA H100 (SMX5) | NVIDIA H100 (PCIE) | NVIDIA A100 (SXM4) | NVIDIA A100 (PCIE4) | 特斯拉 V100S (PCIE) | 特斯拉 V100 (SXM2) | 特斯拉 P100 (SXM2) |
TESLA P100 (PCI-EXPRESS) |
TESLA M40 （PCI-EXPRESS） |
TESLA K40 (PCI-EXPRESS) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 图形处理器 | GH100（料斗） | GH100（料斗） | GA100（安培） | GA100（安培） | GV100（跳马） | GV100（跳马） | GP100（帕斯卡） | GP100（帕斯卡） | GM200（麦克斯韦） | GK110（开普勒） |
| 流程节点 | 4纳米 | 4纳米 | 7纳米 | 7纳米 | 12纳米 | 12纳米 | 16纳米 | 16纳米 | 28纳米 | 28纳米 |
| 晶体管 | 800亿 | 800亿 | 542亿 | 542亿 | 211亿 | 211亿 | 153亿 | 153亿 | 80亿 | 71亿 |
| GPU 芯片尺寸 | 814平方毫米 | 814平方毫米 | 826平方毫米 | 826平方毫米 | 815平方毫米 | 815平方毫米 | 610平方毫米 | 610平方毫米 | 601平方毫米 |