NVIDIA B100 VS AMD Radeon Pro V520

**B100**와 **Radeon Pro V520** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. **B100**은 메모리 용량과 연산 성능 모두에서 앞서 있어 하이엔드 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 더욱 강력한 선택지입니다. 현재 이 GPU들은 1개의 프로바이더로부터 각각 **$0.00/시간** 및 **$0.19/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.

NVIDIA

B100

VRAM 192GB
FP32 70 TFLOPS
TDP 700W
부터 $2.50/h 예상 가격
AMD

Radeon Pro V520

VRAM 8GB
FP32 9.4 TFLOPS
TDP 225W
부터 $0.19/h 1 개 공급업체

📊 상세 사양 비교

사양 B100 Radeon Pro V520 차이
아키텍처 및 디자인
아키텍처 Blackwell RDNA 1 -
공정 노드 4nm 7nm -
타겟 시장 datacenter datacenter -
폼 팩터 SXM Single-slot PCIe -
메모리 & 메모리 대역폭
VRAM 용량 192GB 8GB +2300%
메모리 유형 HBM3e HBM2 -
메모리 대역폭 8.0 TB/s 512 GB/s +1463%
메모리 버스 폭 8192-bit 2048-bit -
컴퓨팅 인프라
CUDA 코어 14,336 N/A
텐서 코어 448 N/A
스트림 프로세서 N/A 2,304
AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS)
FP32 (단정밀도) 70 TFLOPS 9.4 TFLOPS +645%
FP16 (반정밀도) 3,500 TFLOPS N/A
TF32 (텐서 부동소수점) 1,750 TFLOPS N/A
FP64 (배정밀도) 35 TFLOPS N/A
INT8 (정수 정밀도) 7,000 TOPS N/A
전력 및 효율
TDP (열 설계 전력) 700W 225W +211%
PCIe 인터페이스 PCIe 5.0 x16 PCIe 4.0 x16 -

🎯 사용 사례 추천

🧠

LLM 및 대규모 모델 학습

NVIDIA B100

대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. B100는 192GB를 제공하며, Radeon Pro V520의 8GB와 비교됩니다.

AI 추론

NVIDIA B100

추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.

💰

예산 친화적 선택

AMD Radeon Pro V520

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자동 비교 분석

기술 심층 분석: B100 vs Radeon Pro V520

NVIDIA Blackwell와 AMD RDNA 1 간의 직접적인 비교입니다. **B100**은 **184GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다.

NVIDIA B100 최적 용도:

  • 대규모 AI 학습
  • 예산 중심 배포

AMD Radeon Pro V520 최적 용도:

  • 클라우드 게이밍
  • Virtualization
  • AI training

자주 묻는 질문

AI 학습에 더 좋은 GPU는 B100와 Radeon Pro V520 중 무엇인가요?

AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. B100는 HBM3e 메모리 192GB와 8.0 TB/s 대역폭을 제공하고, Radeon Pro V520는 HBM2 메모리 8GB와 512 GB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 B100의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.

클라우드에서 B100와 Radeon Pro V520의 가격 차이는?

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B100 대신 Radeon Pro V520를 사용할 수 있나요?

요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 8GB VRAM 내에 맞고 B100의 추가 처리량이 필요하지 않다면, Radeon Pro V520가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 B100의 아키텍처이 필수적일 수 있습니다.

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