NVIDIA 엔비디아 H100, H800, A100 비교 (알아두면 좋은 상식!)

NVIDIA H100, H800, A100 비교: 어떤 GPU를 선택해야 할까?

인공지능(AI)과 데이터센터의 발전과 함께, 고성능 GPU의 중요성이 점점 커지고 있습니다. NVIDIA는 이러한 고성능 컴퓨팅 환경을 위해 다양한 GPU를 출시하고 있으며, 대표적으로 H100, H800, A100이 있습니다. 이번 글에서는 이 세 가지 GPU의 차이점과 특징을 비교해 보겠습니다.

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1. NVIDIA H100, H800, A100 비교표

항목H100H800A100

아키텍처	Hopper	Hopper	Ampere
제조 공정	TSMC 4nm	TSMC 4nm	TSMC 7nm
메모리 용량	80GB HBM3	80GB HBM3	40GB 또는 80GB HBM2e
메모리 대역폭	3.35TB/s	3.35TB/s	1.55TB/s (40GB) / 2TB/s (80GB)
FP64 연산 성능	60TFLOPS	60TFLOPS	9.7TFLOPS
FP32 연산 성능	60TFLOPS	60TFLOPS	19.5TFLOPS
TF32 Tensor 연산	989TFLOPS	989TFLOPS	156TFLOPS
FP16 Tensor 연산	1,979TFLOPS	1,979TFLOPS	312TFLOPS
전력 소비	700W	350W	400W
인터페이스	PCIe / SXM5	PCIe	PCIe / SXM4
가격	약 6,000만 원	약 3,641만 원	약 1,300만 원
사용 기업	다양한 AI 및 데이터센터 기업	알리바바, 바이두, 텐센트 등	오픈AI 등

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2. GPU별 특징 및 장점

1) NVIDIA H100

• 최신 Hopper 아키텍처 기반
• AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC)에 최적화
• 메모리 대역폭 3.35TB/s로 초고속 데이터 처리 가능
• AI 훈련과 추론 작업에 강력한 성능 제공
• 전력 소비(700W)가 높은 편이지만, 성능 대비 효율적
• 추천 용도: 대규모 AI 모델 훈련, 데이터센터, 클라우드 서비스

2) NVIDIA H800

• H100과 동일한 Hopper 아키텍처
• 중국 시장을 겨냥한 버전으로 전력 소비 절감 (350W)
• 동일한 연산 성능을 제공하지만, PCIe 전용으로 사용 가능
• 알리바바, 바이두, 텐센트 등 중국 빅테크 기업이 주로 사용
• 추천 용도: 데이터센터, AI 서비스, 클라우드 기반 AI 연산

3) NVIDIA A100

• 이전 세대인 Ampere 아키텍처 기반
• 40GB 또는 80GB HBM2e 메모리를 제공
• H100에 비해 성능은 낮지만, 가격이 상대적으로 저렴함
• 오픈AI, 연구소, 데이터센터에서 여전히 널리 사용
• 추천 용도: AI 연구, 머신러닝, 데이터 분석, 중소 규모 서버

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3. 어떤 GPU를 선택해야 할까?

✔ 최고의 AI 연산 성능이 필요하다면? → H100을 추천합니다. 최신 기술을 적용하여 초고속 데이터 처리와 딥러닝 훈련이 가능합니다.

✔ 전력 효율과 가격이 중요한 기업용 GPU를 찾는다면? → H800이 적절한 선택입니다. 중국 내 AI 및 클라우드 서비스용으로 많이 사용됩니다.

✔ 예산을 절약하면서도 고성능 GPU가 필요하다면? → A100이 좋은 옵션입니다. AI 연구 및 머신러닝을 위한 안정적인 성능을 제공합니다.

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4. 결론

NVIDIA의 H100, H800, A100 GPU는 각각의 장점과 용도에 따라 선택해야 합니다. AI 연구 및 데이터센터를 운영하는 기업이라면 H100이 최고의 선택이 될 것이며, 중국 기업이라면 H800을 고려할 수 있습니다. 반면, A100은 예산을 고려하면서도 강력한 AI 성능이 필요한 경우 적절한 옵션입니다.

이 글이 여러분의 GPU 선택에 도움이 되었길 바랍니다! 😊

 

감사합니다.

오뚜기 정보 드림!!!

 

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