NVIDIA B200 VS NVIDIA H100 PCIe

**B200**와 **H100 PCIe** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. **B200**은 메모리 용량과 연산 성능 모두에서 앞서 있어 하이엔드 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 더욱 강력한 선택지입니다. 현재 이 GPU들은 20개의 프로바이더로부터 각각 **$2.25/시간** 및 **$0.00/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.

NVIDIA

B200

VRAM 192GB
FP32 90 TFLOPS
TDP 1000W
부터 $2.25/h 20 개 공급업체
NVIDIA

H100 PCIe

VRAM 80GB
FP32 51 TFLOPS
TDP 350W
부터 $1.50/h 예상 가격

📊 상세 사양 비교

사양 B200 H100 PCIe 차이
아키텍처 및 디자인
아키텍처 Blackwell Hopper -
공정 노드 4nm 4nm -
타겟 시장 datacenter datacenter -
폼 팩터 SXM Dual-slot PCIe -
메모리 & 메모리 대역폭
VRAM 용량 192GB 80GB +140%
메모리 유형 HBM3e HBM3 -
메모리 대역폭 8.0 TB/s 2.0 TB/s +300%
메모리 버스 폭 8192-bit 5120-bit -
컴퓨팅 인프라
CUDA 코어 18,432 14,592 +26%
텐서 코어 576 456 +26%
AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS)
FP32 (단정밀도) 90 TFLOPS 51 TFLOPS +76%
FP16 (반정밀도) 4,500 TFLOPS 1,513 TFLOPS +197%
TF32 (텐서 부동소수점) 2,250 TFLOPS N/A
FP64 (배정밀도) 45 TFLOPS N/A
INT8 (정수 정밀도) 9,000 TOPS N/A
전력 및 효율
TDP (열 설계 전력) 1000W 350W +186%
PCIe 인터페이스 PCIe 5.0 x16 PCIe 5.0 x16 -
다중 GPU 상호 연결 NVLink 5.0 (1.8 TB/s) 없음 -

🎯 사용 사례 추천

🧠

LLM 및 대규모 모델 학습

NVIDIA B200

대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. B200는 192GB를 제공하며, H100 PCIe의 80GB와 비교됩니다.

AI 추론

NVIDIA B200

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

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예산 친화적 선택

NVIDIA B200

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자동 비교 분석

기술 심층 분석: B200 vs H100 PCIe

NVIDIA 생태계 내의 세대 간 비교로, Blackwell와 Hopper를 대결시킵니다. **B200**은 **112GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다.

NVIDIA B200 최적 용도:

  • 차세대 LLM 학습
  • 조 단위 파라미터 모델
  • 비용 민감형 프로젝트

NVIDIA H100 PCIe 최적 용도:

  • AI 추론
  • Enterprise AI
  • Highest-end training

자주 묻는 질문

AI 학습에 더 좋은 GPU는 B200와 H100 PCIe 중 무엇인가요?

AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. B200는 HBM3e 메모리 192GB와 8.0 TB/s 대역폭을 제공하고, H100 PCIe는 HBM3 메모리 80GB와 2.0 TB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 B200의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.

클라우드에서 B200와 H100 PCIe의 가격 차이는?

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B200 대신 H100 PCIe를 사용할 수 있나요?

요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 80GB VRAM 내에 맞고 B200의 추가 처리량이 필요하지 않다면, H100 PCIe가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 B200의 NVLink 지원 (NVLink 5.0 (1.8 TB/s))이 필수적일 수 있습니다.

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