NVIDIA H100 PCIe VS NVIDIA GH200 Grace Hopper
**H100 PCIe**와 **GH200** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. **GH200**은 메모리 용량과 연산 성능 모두에서 앞서 있어 하이엔드 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 더욱 강력한 선택지입니다. 현재 이 GPU들은 4개의 프로바이더로부터 각각 **$0.00/시간** 및 **$1.49/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | H100 PCIe | GH200 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Hopper | Hopper + Grace | - |
| 공정 노드 | 4nm | 4nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | Dual-slot PCIe | Superchip | - |
| 메모리 & 메모리 대역폭 | |||
| VRAM 용량 | 80GB | 96GB | -17% |
| 메모리 유형 | HBM3 | HBM3 | - |
| 메모리 대역폭 | 2.0 TB/s | 4.0 TB/s | -50% |
| 메모리 버스 폭 | 5120-bit | 6144-bit | - |
| 컴퓨팅 인프라 | |||
| CUDA 코어 | 14,592 | 16,896 | -14% |
| 텐서 코어 | 456 | 528 | -14% |
| AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 51 TFLOPS | 67 TFLOPS | -24% |
| FP16 (반정밀도) | 1,513 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | -24% |
| TF32 (텐서 부동소수점) | N/A | 989 TFLOPS | |
| FP64 (배정밀도) | N/A | 34 TFLOPS | |
| 전력 및 효율 | |||
| TDP (열 설계 전력) | 350W | 900W | -61% |
| PCIe 인터페이스 | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| 다중 GPU 상호 연결 | 없음 | NVLink-C2C (900 GB/s) | - |
🎯 사용 사례 추천
LLM 및 대규모 모델 학습
NVIDIA GH200 Grace Hopper
대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. GH200는 96GB를 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 GH200 Grace Hopper
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기술 심층 분석: H100 PCIe vs GH200
NVIDIA 생태계 내의 세대 간 비교로, Hopper와 Hopper + Grace를 대결시킵니다. **GH200**은 **16GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다.
NVIDIA H100 PCIe 최적 용도:
- AI 추론
- Enterprise AI
- Highest-end training
NVIDIA GH200 Grace Hopper 최적 용도:
- CPU+GPU 통합 컴퓨팅
- 대용량 메모리 AI 워크로드
- 표준 GPU 배포
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 H100 PCIe와 GH200 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. H100 PCIe는 HBM3 메모리 80GB와 2.0 TB/s 대역폭을 제공하고, GH200는 HBM3 메모리 96GB와 4.0 TB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 GH200의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.
클라우드에서 H100 PCIe와 GH200의 가격 차이는?
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H100 PCIe 대신 GH200를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 96GB VRAM 내에 맞고 H100 PCIe의 추가 처리량이 필요하지 않다면, GH200가 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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