NVIDIA B100 VS NVIDIA A800 80GB
**B100**와 **A800** 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 3개의 프로바이더로부터 각각 **$0.00/시간** 및 **$0.80/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | B100 | A800 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Blackwell | Ampere | - |
| 공정 노드 | 4nm | 7nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | SXM | SXM4 / PCIe | - |
| 메모리 & 메모리 대역폭 | |||
| VRAM 용량 | 192GB | 80GB | +140% |
| 메모리 유형 | HBM3e | HBM2e | - |
| 메모리 대역폭 | 8.0 TB/s | 2.0 TB/s | +313% |
| 메모리 버스 폭 | 8192-bit | 5120-bit | - |
| 컴퓨팅 인프라 | |||
| CUDA 코어 | 14,336 | 6,912 | +107% |
| 텐서 코어 | 448 | 432 | +4% |
| AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 70 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | +259% |
| FP16 (반정밀도) | 3,500 TFLOPS | 312 TFLOPS | +1022% |
| 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 | 400W | +75% |
| 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, A800의 80GB와 비교됩니다.
AI 추론
NVIDIA B100
추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.
예산 친화적 선택
NVIDIA A800 80GB
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기술 심층 분석: B100 vs A800
NVIDIA 생태계 내의 세대 간 비교로, Blackwell와 Ampere를 대결시킵니다. **B100**은 **112GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다.
NVIDIA B100 최적 용도:
- 대규모 AI 학습
- 예산 중심 배포
NVIDIA A800 80GB 최적 용도:
- AI training
- 과학적 컴퓨팅
- 국제적 고대역폭 요구
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 B100와 A800 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. B100는 HBM3e 메모리 192GB와 8.0 TB/s 대역폭을 제공하고, A800는 HBM2e 메모리 80GB와 2.0 TB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 B100의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.
클라우드에서 B100와 A800의 가격 차이는?
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B100 대신 A800를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 80GB VRAM 내에 맞고 B100의 추가 처리량이 필요하지 않다면, A800가 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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