NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA L40S
NVIDIA의 Hopper 기반 H100 SXM와 Ada Lovelace 기반 L40S 비교. 이 세대 간 비교는 중요한 아키텍처 개선 사항을 보여줍니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | H100 SXM | L40S | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Hopper | Ada Lovelace | - |
| 공정 노드 | 4nm | 4nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | SXM5 | Dual-slot PCIe | - |
| 메모리 | |||
| VRAM 용량 | 80GB | 48GB | +67% |
| 메모리 유형 | HBM3 | GDDR6 | - |
| 메모리 대역폭 | 3.35 TB/s | 864 GB/s | +288% |
| 메모리 버스 | 5120-bit | 384-bit | - |
| 컴퓨트 유닛 | |||
| CUDA 코어 | 16,896 | 18,176 | -7% |
| 텐서 코어 | 528 | 568 | -7% |
| 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 67 TFLOPS | 91.6 TFLOPS | -27% |
| FP16 (반정밀도) | 1979 TFLOPS | 183.2 TFLOPS | +980% |
| TF32 (텐서 부동소수점) | 989 TFLOPS | N/A | |
| FP64 (배정밀도) | 34 TFLOPS | N/A | |
| 전력 및 연결 | |||
| TDP (전력) | 700W | 350W | +100% |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 4.0 (900 GB/s) | 사용 불가 | - |
🎯 사용 사례 추천
LLM 및 대규모 모델 학습
NVIDIA H100 SXM
대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. H100 SXM는 80GB를 제공하며, L40S의 48GB와 비교됩니다.
AI 추론
NVIDIA H100 SXM
추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.
예산 친화적 선택
NVIDIA L40S
현재 클라우드 가격 기준으로 L40S의 시간당 요금이 더 저렴합니다.
NVIDIA H100 SXM 최적 용도:
- LLM 학습
- 파운데이션 모델 사전 학습
- 소규모 추론
NVIDIA L40S 최적 용도:
- AI 추론
- 생성형 AI
- 최대 메모리 대역폭
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 H100 SXM와 L40S 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. H100 SXM는 HBM3 메모리 80GB와 3.35 TB/s 대역폭을 제공하고, L40S는 GDDR6 메모리 48GB와 864 GB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 H100 SXM의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.
클라우드에서 H100 SXM와 L40S의 가격 차이는?
저희 데이터에 따르면 H100 SXM는 시간당 $0.73부터, L40S는 시간당 $0.32부터입니다. 가격 차이는 약 128%입니다.
H100 SXM 대신 L40S를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 48GB VRAM 내에 맞고 H100 SXM의 추가 처리량이 필요하지 않다면, L40S가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 H100 SXM의 NVLink 지원 (NVLink 4.0 (900 GB/s))이 필수적일 수 있습니다.
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