NVIDIA H200 VS NVIDIA H100 SXM
H200와 H100 SXM는 모두 NVIDIA의 Hopper 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 비교는 동일한 GPU 제품군 내에서 다른 구성을 선택하는 데 도움이 됩니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | H200 | H100 SXM | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Hopper | Hopper | - |
| 공정 노드 | 4nm | 4nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | SXM5 | SXM5 | - |
| 메모리 | |||
| VRAM 용량 | 141GB | 80GB | +76% |
| 메모리 유형 | HBM3e | HBM3 | - |
| 메모리 대역폭 | 4.8 TB/s | 3.35 TB/s | +43% |
| 메모리 버스 | 6144-bit | 5120-bit | - |
| 컴퓨트 유닛 | |||
| CUDA 코어 | 16,896 | 16,896 | |
| 텐서 코어 | 528 | 528 | |
| 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 67 TFLOPS | 67 TFLOPS | |
| FP16 (반정밀도) | 1979 TFLOPS | 1979 TFLOPS | |
| TF32 (텐서 부동소수점) | 989 TFLOPS | 989 TFLOPS | |
| FP64 (배정밀도) | 34 TFLOPS | 34 TFLOPS | |
| 전력 및 연결 | |||
| TDP (전력) | 700W | 700W | |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| NVLink | NVLink 4.0 (900 GB/s) | NVLink 4.0 (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, H100 SXM의 80GB와 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.
NVIDIA H200 최적 용도:
- 대규모 LLM 추론
- 대규모 컨텍스트 윈도우 모델
- 예산 중심 배포
NVIDIA H100 SXM 최적 용도:
- LLM 학습
- 파운데이션 모델 사전 학습
- 소규모 추론
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 H200와 H100 SXM 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. H200는 HBM3e 메모리 141GB와 4.8 TB/s 대역폭을 제공하고, H100 SXM는 HBM3 메모리 80GB와 3.35 TB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 H200의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.
클라우드에서 H200와 H100 SXM의 가격 차이는?
저희 데이터에 따르면 H200는 시간당 $1.49부터, H100 SXM는 시간당 $0.73부터입니다. 가격 차이는 약 104%입니다.
H200 대신 H100 SXM를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 80GB VRAM 내에 맞고 H200의 추가 처리량이 필요하지 않다면, H100 SXM가 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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