NVIDIA H200 VS NVIDIA GH200 Grace Hopper

**H200**와 **GH200** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. **H200**은 대규모 모델을 위해 더 많은 VRAM을 제공하는 반면, **GH200**은 다른 영역에서 여전히 경쟁력이 있습니다. 현재 이 GPU들은 8개의 프로바이더로부터 각각 **$1.49/시간** 및 **$1.49/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.

NVIDIA

H200

VRAM 141GB
FP32 67 TFLOPS
TDP 700W
부터 $1.49/h 4 개 공급업체
NVIDIA

GH200

VRAM 96GB
FP32 67 TFLOPS
TDP 900W
부터 $1.49/h 4 개 공급업체

📊 상세 사양 비교

사양 H200 GH200 차이
아키텍처 및 디자인
아키텍처 Hopper Hopper + Grace -
공정 노드 4nm 4nm -
타겟 시장 datacenter datacenter -
폼 팩터 SXM5 Superchip -
메모리 & 메모리 대역폭
VRAM 용량 141GB 96GB +47%
메모리 유형 HBM3e HBM3 -
메모리 대역폭 4.8 TB/s 4.0 TB/s +20%
메모리 버스 폭 6144-bit 6144-bit -
컴퓨팅 인프라
CUDA 코어 16,896 16,896
텐서 코어 528 528
AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS)
FP32 (단정밀도) 67 TFLOPS 67 TFLOPS
FP16 (반정밀도) 1,979 TFLOPS 1,979 TFLOPS
TF32 (텐서 부동소수점) 989 TFLOPS 989 TFLOPS
FP64 (배정밀도) 34 TFLOPS 34 TFLOPS
INT8 (정수 정밀도) 3,958 TOPS N/A
전력 및 효율
TDP (열 설계 전력) 700W 900W -22%
PCIe 인터페이스 PCIe 5.0 x16 PCIe 5.0 x16 -
다중 GPU 상호 연결 NVLink 4.0 (900 GB/s) NVLink-C2C (900 GB/s) -

🎯 사용 사례 추천

🧠

LLM 및 대규모 모델 학습

NVIDIA H200

대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. H200는 141GB를 제공하며, GH200의 96GB와 비교됩니다.

AI 추론

NVIDIA H200

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

💰

예산 친화적 선택

NVIDIA GH200 Grace Hopper

현재 클라우드 가격 기준으로 GH200의 시간당 요금이 더 저렴합니다.

자동 비교 분석

기술 심층 분석: H200 vs GH200

NVIDIA 생태계 내의 세대 간 비교로, Hopper와 Hopper + Grace를 대결시킵니다. **H200**은 **45GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다. 비용 측면에서 **GH200**은 현재 시간당 약 **0% 저렴하여** 예산이 제한된 프로젝트에 더 나은 가치를 제공합니다.

NVIDIA H200 최적 용도:

  • 대규모 LLM 추론
  • 대규모 컨텍스트 윈도우 모델
  • 예산 중심 배포

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 H200와 GH200 중 무엇인가요?

AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. H200는 HBM3e 메모리 141GB와 4.8 TB/s 대역폭을 제공하고, GH200는 HBM3 메모리 96GB와 4.0 TB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 H200의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.

클라우드에서 H200와 GH200의 가격 차이는?

저희 데이터에 따르면 H200는 시간당 $1.49부터, GH200는 시간당 $1.49부터입니다. 가격 차이는 약 0%입니다.

H200 대신 GH200를 사용할 수 있나요?

요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 96GB VRAM 내에 맞고 H200의 추가 처리량이 필요하지 않다면, GH200가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 H200의 NVLink 지원 (NVLink 4.0 (900 GB/s))이 필수적일 수 있습니다.

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