H200长上下文推理：128K+ Token 的流畅体验

处理超长文本（如整本书、学术论文集或复杂代码库）时，Transformer 模型的推理延迟往往因 KV Cache 膨胀而急剧上升。H200 凭借 141 GB 高带宽显存，可完整保留 128K+ 个 Token 的键值缓存，无需中间层向主机内存换出。这意味着模型在生成每个新 Token 时，所有历史注意力信息都就近驻留于 GPU 上，避免了 PCIe 传输与 CPU 参与的额外等待。

实测表明，对于 128K 上下文长度的生成任务，H200 的延迟相比显存受限的上一代方案下降最高 60%。长文档摘要、多轮对话陪伴、长视频剧本分析等场景不再需要截断或滑动窗口，模型能够真正“通读全文”，捕捉前文细微线索。此外，完整的 KV Cache 保留了所有自注意力路径，使得长距离依赖关系更易被建模，回答一致性大幅提升。H200 让长上下文推理从“勉强可用”变为“实时流畅”，为法律文书、医疗档案、学术研究等专业领域打开了高效落地的大门。

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