NVIDIA GB200 NVL72 VS NVIDIA B200
GB200와 B200는 모두 NVIDIA의 Blackwell 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 비교는 동일한 GPU 제품군 내에서 다른 구성을 선택하는 데 도움이 됩니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | GB200 | B200 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Blackwell | Blackwell | - |
| 공정 노드 | 4nm | 4nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | Rack-scale | SXM | - |
| 메모리 | |||
| VRAM 용량 | 384GB | 192GB | +100% |
| 메모리 유형 | HBM3e | HBM3e | - |
| 메모리 대역폭 | 16.0 TB/s | 8.0 TB/s | +100% |
| 메모리 버스 | 8192-bit | 8192-bit | - |
| 컴퓨트 유닛 | |||
| CUDA 코어 | 36,864 | 18,432 | +100% |
| 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 180 TFLOPS | 90 TFLOPS | +100% |
| FP16 (반정밀도) | 9000 TFLOPS | 4500 TFLOPS | +100% |
| TF32 (텐서 부동소수점) | N/A | 2250 TFLOPS | |
| FP64 (배정밀도) | N/A | 45 TFLOPS | |
| 전력 및 연결 | |||
| TDP (전력) | 1200W | 1000W | +20% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| NVLink | 사용 불가 | NVLink 5.0 (1.8 TB/s) | - |
🎯 사용 사례 추천
LLM 및 대규모 모델 학습
NVIDIA GB200 NVL72
대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. GB200는 384GB를 제공하며, B200의 192GB와 비교됩니다.
AI 추론
NVIDIA GB200 NVL72
추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.
예산 친화적 선택
NVIDIA B200
현재 클라우드 가격 기준으로 B200의 시간당 요금이 더 저렴합니다.
NVIDIA GB200 NVL72 최적 용도:
- 방대한 LLM 학습
- 조 단위 파라미터급 모델
- 단일 노드 작업
NVIDIA B200 최적 용도:
- 차세대 LLM 학습
- 조 단위 파라미터 모델
- 비용 민감형 프로젝트
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 GB200와 B200 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. GB200는 HBM3e 메모리 384GB와 16.0 TB/s 대역폭을 제공하고, B200는 HBM3e 메모리 192GB와 8.0 TB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 GB200의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.
클라우드에서 GB200와 B200의 가격 차이는?
저희 데이터에 따르면 GB200는 시간당 $42.00부터, B200는 시간당 $2.69부터입니다. 가격 차이는 약 1461%입니다.
GB200 대신 B200를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 192GB VRAM 내에 맞고 GB200의 추가 처리량이 필요하지 않다면, B200가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 GB200의 아키텍처이 필수적일 수 있습니다.
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