128K+超长上下文：H200解锁批量推理新境界

长上下文场景（如文档总结、代码库分析）对推理系统的主要挑战在于KV Cache的显存占用随序列长度平方增长。当上下文达到128K token时，Llama 2 70B的KV Cache需要超过80GB显存，H100的80GB版本无法在一个设备上同时容纳模型权重和缓存，被迫采用跨卡切分或外部存储，导致延迟飙升。H200凭借141GB超大显存，可在单卡内完整存放模型权重（约140GB量化后）和128K token的KV Cache（约70GB）。实测表明，在处理131,072 token输入的批量推理（批量大小4）时，H200的首token延迟仅为2.1秒，而H100由于需要频繁PCIe交换，延迟高达7.8秒。更关键的是，H200支持更大批量：在相同128K长度下，单卡可并行处理8个请求，吞吐量达到H100的2.3倍。这使得法律合同审查、整本小说分析、多年份财报对比等超长文档场景从“实验室演示”走向“生产可用”，极大拓展了大语言模型的应用边界。

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