NVIDIA H100 PCIe VS NVIDIA A100 80GB
**H100 PCIe**와 **A100 80GB** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. 현재 이 GPU들은 41개의 프로바이더로부터 각각 **$0.00/시간** 및 **$0.40/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | H100 PCIe | A100 80GB | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Hopper | Ampere | - |
| 공정 노드 | 4nm | 7nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | Dual-slot PCIe | SXM4 / PCIe | - |
| 메모리 & 메모리 대역폭 | |||
| VRAM 용량 | 80GB | 80GB | |
| 메모리 유형 | HBM3 | HBM2e | - |
| 메모리 대역폭 | 2.0 TB/s | 2.0 TB/s | -2% |
| 메모리 버스 폭 | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 컴퓨팅 인프라 | |||
| CUDA 코어 | 14,592 | 6,912 | +111% |
| 텐서 코어 | 456 | 432 | +6% |
| AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 51 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | +162% |
| FP16 (반정밀도) | 1,513 TFLOPS | 312 TFLOPS | +385% |
| TF32 (텐서 부동소수점) | N/A | 156 TFLOPS | |
| FP64 (배정밀도) | N/A | 9.7 TFLOPS | |
| INT8 (정수 정밀도) | N/A | 624 TOPS | |
| 전력 및 효율 | |||
| TDP (열 설계 전력) | 350W | 400W | -13% |
| PCIe 인터페이스 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| 다중 GPU 상호 연결 | 없음 | NVLink 3.0 (600 GB/s) | - |
🎯 사용 사례 추천
LLM 및 대규모 모델 학습
NVIDIA H100 PCIe
대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. A100 80GB는 80GB를 제공하며, H100 PCIe의 80GB와 비교됩니다.
AI 추론
NVIDIA H100 PCIe
추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.
예산 친화적 선택
NVIDIA A100 80GB
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기술 심층 분석: H100 PCIe vs A100 80GB
NVIDIA 생태계 내의 세대 간 비교로, Hopper와 Ampere를 대결시킵니다.
NVIDIA H100 PCIe 최적 용도:
- AI 추론
- Enterprise AI
- Highest-end training
NVIDIA A100 80GB 최적 용도:
- AI 모델 학습
- 과학적 컴퓨팅
- 최신 FP8 정밀도 워크로드
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 H100 PCIe와 A100 80GB 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. H100 PCIe는 HBM3 메모리 80GB와 2.0 TB/s 대역폭을 제공하고, A100 80GB는 HBM2e 메모리 80GB와 2.0 TB/s 대역폭을 제공합니다. 두 GPU의 VRAM 용량이 비슷하므로 성능 특성이 결정 요인이 됩니다.
클라우드에서 H100 PCIe와 A100 80GB의 가격 차이는?
50개 이상의 클라우드 공급업체 최신 요금은 가격 추적기에서 확인하세요.
H100 PCIe 대신 A100 80GB를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 80GB VRAM 내에 맞고 H100 PCIe의 추가 처리량이 필요하지 않다면, A100 80GB가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 H100 PCIe의 아키텍처이 필수적일 수 있습니다.
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