NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA Tesla P100

**H100 SXM**와 **P100** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. **H100 SXM**은 메모리 용량과 연산 성능 모두에서 앞서 있어 하이엔드 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 더욱 강력한 선택지입니다. 현재 이 GPU들은 52개의 프로바이더로부터 각각 **$0.73/시간** 및 **$0.08/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.

NVIDIA

H100 SXM

VRAM 80GB
FP32 67 TFLOPS
TDP 700W
부터 $0.73/h 46 개 공급업체
NVIDIA

P100

VRAM 16GB
FP32 9.3 TFLOPS
TDP 300W
부터 $0.08/h 6 개 공급업체

📊 상세 사양 비교

사양 H100 SXM P100 차이
아키텍처 및 디자인
아키텍처 Hopper Pascal -
공정 노드 4nm 16nm -
타겟 시장 datacenter datacenter -
폼 팩터 SXM5 Dual-slot PCIe -
메모리 & 메모리 대역폭
VRAM 용량 80GB 16GB +400%
메모리 유형 HBM3 HBM2 -
메모리 대역폭 3.35 TB/s 732 GB/s +358%
메모리 버스 폭 5120-bit 4096-bit -
컴퓨팅 인프라
CUDA 코어 16,896 3,584 +371%
텐서 코어 528 N/A
AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS)
FP32 (단정밀도) 67 TFLOPS 9.3 TFLOPS +620%
FP16 (반정밀도) 1,979 TFLOPS N/A
TF32 (텐서 부동소수점) 989 TFLOPS N/A
FP64 (배정밀도) 34 TFLOPS N/A
INT8 (정수 정밀도) 3,958 TOPS N/A
전력 및 효율
TDP (열 설계 전력) 700W 300W +133%
PCIe 인터페이스 PCIe 5.0 x16 PCIe 3.0 x16 -
다중 GPU 상호 연결 NVLink 4.0 (900 GB/s) 없음 -

🎯 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, P100의 16GB와 비교됩니다.

AI 추론

NVIDIA H100 SXM

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

💰

예산 친화적 선택

NVIDIA Tesla P100

현재 클라우드 가격 기준으로 P100의 시간당 요금이 더 저렴합니다.

자동 비교 분석

기술 심층 분석: H100 SXM vs P100

NVIDIA 생태계 내의 세대 간 비교로, Hopper와 Pascal를 대결시킵니다. **H100 SXM**은 **64GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다. 비용 측면에서 **P100**은 현재 시간당 약 **89% 저렴하여** 예산이 제한된 프로젝트에 더 나은 가치를 제공합니다.

NVIDIA H100 SXM 최적 용도:

  • LLM 학습
  • 파운데이션 모델 사전 학습
  • 소규모 추론

NVIDIA Tesla P100 최적 용도:

  • Legacy AI workloads
  • Precision-heavy training

자주 묻는 질문

AI 학습에 더 좋은 GPU는 H100 SXM와 P100 중 무엇인가요?

AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. H100 SXM는 HBM3 메모리 80GB와 3.35 TB/s 대역폭을 제공하고, P100는 HBM2 메모리 16GB와 732 GB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 H100 SXM의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.

클라우드에서 H100 SXM와 P100의 가격 차이는?

저희 데이터에 따르면 H100 SXM는 시간당 $0.73부터, P100는 시간당 $0.08부터입니다. 가격 차이는 약 813%입니다.

H100 SXM 대신 P100를 사용할 수 있나요?

요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 16GB VRAM 내에 맞고 H100 SXM의 추가 처리량이 필요하지 않다면, P100가 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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