NVIDIA H100 SXM VS NVIDIA Tesla V100S
**H100 SXM**와 **V100S** 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 47개의 프로바이더로부터 각각 **$0.73/시간** 및 **$0.88/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | H100 SXM | V100S | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Hopper | Volta | - |
| 공정 노드 | 4nm | 12nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | SXM5 | Dual-slot PCIe | - |
| 메모리 & 메모리 대역폭 | |||
| VRAM 용량 | 80GB | 32GB | +150% |
| 메모리 유형 | HBM3 | HBM2 | - |
| 메모리 대역폭 | 3.35 TB/s | 1.1 TB/s | +195% |
| 메모리 버스 폭 | 5120-bit | 4096-bit | - |
| 컴퓨팅 인프라 | |||
| CUDA 코어 | 16,896 | 5,120 | +230% |
| 텐서 코어 | 528 | N/A | |
| AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 67 TFLOPS | 16.4 TFLOPS | +309% |
| 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 | 250W | +180% |
| 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, V100S의 32GB와 비교됩니다.
AI 추론
NVIDIA H100 SXM
추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.
예산 친화적 선택
NVIDIA H100 SXM
현재 클라우드 가격 기준으로 H100 SXM의 시간당 요금이 더 저렴합니다.
기술 심층 분석: H100 SXM vs V100S
NVIDIA 생태계 내의 세대 간 비교로, Hopper와 Volta를 대결시킵니다. **H100 SXM**은 **48GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다. 비용 측면에서 **H100 SXM**은 현재 시간당 약 **17% 저렴하여** 예산이 제한된 프로젝트에 더 나은 가치를 제공합니다.
NVIDIA H100 SXM 최적 용도:
- LLM 학습
- 파운데이션 모델 사전 학습
- 소규모 추론
NVIDIA Tesla V100S 최적 용도:
- 고성능 컴퓨팅 (HPC)
- 과학적 컴퓨팅
- Legacy architectures
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 H100 SXM와 V100S 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. H100 SXM는 HBM3 메모리 80GB와 3.35 TB/s 대역폭을 제공하고, V100S는 HBM2 메모리 32GB와 1.1 TB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 H100 SXM의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.
클라우드에서 H100 SXM와 V100S의 가격 차이는?
저희 데이터에 따르면 H100 SXM는 시간당 $0.73부터, V100S는 시간당 $0.88부터입니다. 가격 차이는 약 17%입니다.
H100 SXM 대신 V100S를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 32GB VRAM 내에 맞고 H100 SXM의 추가 처리량이 필요하지 않다면, V100S가 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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