NVIDIA H100 / H200 (LLM GPUs)

NVIDIA H100 und H200 sind Hochleistungs-GPUs (Rechenbeschleuniger) für KI-Workloads, die vor allem das Training und die Inferenz großer Sprachmodelle (LLMs) massiv beschleunigen. Sie werden in Rechenzentren eingesetzt, um mehr Tokens pro Sekunde zu erzeugen, größere Modelle zu verarbeiten und KI-Dienste wie Chatbots effizienter bereitzustellen.

Was bedeutet NVIDIA H100 / H200 (LLM GPUs)?

H100 (Hopper-Generation) und H200 (Weiterentwicklung mit mehr und schnellerem HBM-Speicher) sind spezialisierte Grafikprozessoren, die nicht primär für Gaming, sondern für parallele Matrix- und Vektoroperationen gebaut sind – genau das, was moderne Large Language Model (LLM)s in der Transformer-Architektur (Transformer Architecture) benötigen. Durch spezielle Recheneinheiten (z. B. Tensor Cores) und hohe Speicherbandbreite können sie KI-Berechnungen stark beschleunigen.

Wie funktioniert das in der Praxis?

• Training: Beim Training werden Milliarden Parameter iterativ angepasst. H100/H200 rechnen die dafür nötigen Matrizenmultiplikationen parallel und sehr effizient.
• Inference (Betrieb): Bei Inference erzeugt das Modell Token für Token Antworten (z. B. wie bei ChatGPT). Hier zählen Durchsatz (Tokens/s), Latenz und ein effizienter Umgang mit Speicher/KV-Cache.
• Speicher als Engpass: Große Modelle und lange Kontextfenster (Context Window) benötigen viel VRAM. Die H200 zielt besonders darauf ab, diesen Flaschenhals durch mehr/schnelleren HBM zu entschärfen.
• Skalierung über viele GPUs: In Clustern werden Workloads verteilt (Data/Model Parallelism). Das ist entscheidend, wenn Modelle nicht auf eine einzelne GPU passen oder maximale Geschwindigkeit benötigt wird.

Warum sind H100/H200 wichtig für LLMs?

LLM-Anwendungen sind oft kosten- und performancekritisch: Nutzer erwarten schnelle Antworten, und Unternehmen möchten die Kosten pro Anfrage senken. H100/H200 sind deshalb relevant, weil sie:

• mehr Durchsatz für Chat- und Agenten-Workloads liefern (wichtig für viele gleichzeitige Nutzer),
• größere Modelle/Batching durch viel Speicher und Bandbreite ermöglichen,
• Optimierungen für moderne Formate (z. B. FP16/BF16/FP8) unterstützen, was Training und Inferenz beschleunigt.

Wofür braucht man sie konkret? (Beispiele)

• Enterprise-Chatbots: Interne Wissensassistenten mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Vektordatenbank (Vector Database) für schnelle, verlässliche Antworten.
• AI Agents & Automatisierung: AI Agents (KI-Agenten) in Workflows (z. B. mit n8n und Automatisierung (Automation)) profitieren von niedriger Latenz und stabiler Inferenz.
• Fine-Tuning: Anpassung von Modellen via Fine-Tuning oder effizienter mit LoRA – abhängig von Modellgröße und Datenmenge.
• Multimodale Systeme: Modelle, die Text + Bild verarbeiten (Multimodale KI (Multimodal AI)) benötigen oft zusätzlich Speicher und Rechenleistung.

Was kostet das – und welche Faktoren treiben den Preis?

Konkrete Preise schwanken stark (Kauf vs. Cloud, Verfügbarkeit, Region). In der Praxis bestimmen vor allem GPU-Stundensätze in der Cloud oder die Gesamtkosten eines GPU-Servers/Clusters die Wirtschaftlichkeit. Kostentreiber sind u. a. Modellgröße, gewünschte Latenz, Anzahl paralleler Nutzer, Kontextlänge, sowie Optimierungen wie Quantization (Quantisierung), Batch Inference (Stapel-Inferenz) oder ein effizienter Inference-Server (vLLM / TGI / Triton).

Merksatz: H100/H200 sind „Arbeitspferde“ für skalierbare LLM-Produktion – besonders dann, wenn maximale Performance, große Kontexte und viele gleichzeitige Anfragen entscheidend sind.