As NVIDIA H200 Tensor Core GPUs foram introduzidas como uma atualização significativa em relação às H100, oferecendo mais memória e largura de banda, tornando-se uma escolha promissora para tarefas de IA. O teste focou principalmente na inferência, utilizando o modelo Mistral Large, que possui 123 bilhões de parâmetros, em um cluster de 8 GPUs H200.

Os resultados dos testes revelaram que as GPUs H200 são ideais para: executar modelos de mais de 100 bilhões de parâmetros em precisão de 16 bits, aumentar a taxa de transferência em cargas de trabalho de lotes grandes e processar sequências de entrada longas com eficiência. Entretanto, em outras situações, as melhorias de desempenho em relação às H100 foram mínimas, sugerindo que a H100 ainda é uma solução mais econômica para muitas tarefas de inferência.

A metodologia de benchmark envolveu o uso do TensorRT-LLM, uma estrutura de otimização de modelos da NVIDIA, que garantiu a precisão nos testes. Vários cenários foram testados, com foco em combinações de tamanhos de lote e comprimentos de sequência, para assegurar que as GPUs operassem em seu desempenho máximo.

1. Desempenho superior em sequências de entrada longas.

2. Eficiência em lotes grandes, reduzindo custos por milhão de tokens.

3. Desempenho equivalente a H100 em contextos curtos.

4. Possibilidade de uso em conjunto com H100 para otimização de custos.

5. Avaliação futura das GPUs GH200 para desempenho em inferência.

Embora os H200 sejam extremamente potentes e adequados para muitos tipos de tarefas de IA/ML, a análise sugere que as GPUs H100 continuarão a ser uma escolha mais econômica para muitas aplicações. No entanto, os H200 se destacam em operações que exigem gerenciamento de grandes lotes e longas sequências, o que pode justificar seu uso em contextos específicos.

- H200 GPUs são mais adequadas para modelos de alta dimensão. - Custo-efetivos para processamento de grandes lotes. - Desempenho equivalente para tarefas de baixa latência. - Importância de avaliação contínua para novas tecnologias.

As implicações para o uso de GPUs H200 em ambientes de produção são claras: são altamente indicadas para tarefas que exigem processamento intenso e modelos complexos. Contudo, para tarefas rotineiras ou de menor exigência, a opção mais econômica ainda reside nas GPUs H100, ou até mesmo uma combinação das duas.

Em suma, as GPUs H200 oferecem um avanço significativo nas capacidades de inferência para AI, com especificidades que podem beneficiar várias aplicações. Para aqueles que consideram a adoção dessa tecnologia, recomenda-se avaliar as necessidades de desempenho e custo de cada tipo de GPU. Para mais informações e atualizações sobre tecnologia em IA, inscreva-se em nossa newsletter e fique por dentro dos conteúdos mais recentes.

FONTES:

1. NVIDIA

2. Lambda Labs

3. Mistral Large

4. TensorRT-LLM

5. GH200 Superchip