H200はなぜ登場した？H100じゃダメなの？

お疲れ様です。

ChatGPTをはじめとするLLMとの対話を通して学んだことを共有させてください。

LLMブームに伴い、NvidiaのGPUに対する高い需要が続いています。

シリーズとしては、V100、A100、H100、H200、B100、B200と続いています。

ふと「ん？H200って何？他は〇100なのに、なんでH200が登場したの？」と気になり、少し調べてみました。

その結果、H200はH100をベースにHBM（High Bandwidth Memory）のメモリ容量を増やした製品であることが分かりました。具体的にはH100ではメモリ容量が80GBだったのが、H200では141GBに増えています。

AIの演算には、高い演算処理能力を持つGPUが、重要ですが、メモリ領域から演算処理領域へのデータ転送のスピードも重要です。

料理に例えると、高速で調理を行うコック（GPU）も重要ですが、そのコックに食材を提供するスピードが遅いと、コックの能力を十分に活かせない状況に似ています。

LLMの学習では、大量のパラメータをメモリ領域に一時保存し、重みを更新するタイミングで即座に演算処理領域にデータを転送することが求められます。

この需要をカバーするために、H100に対してメモリ容量を増やしたH200という製品が開発されたようです。

H200の登場は、LLM開発のトレンドを表していて、非常に面白いと感じます。

最後まで記事を読んでいただき、ありがとうございました。