NVIDIA H200 VS NVIDIA H100 PCIe

**H200**와 **H100 PCIe** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. **H200**은 메모리 용량과 연산 성능 모두에서 앞서 있어 하이엔드 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 더욱 강력한 선택지입니다. 현재 이 GPU들은 4개의 프로바이더로부터 각각 **$1.49/시간** 및 **$0.00/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.

NVIDIA

H200

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

H100 PCIe

VRAM 80GB
FP32 51 TFLOPS
TDP 350W
부터 $1.50/h 예상 가격

📊 상세 사양 비교

사양 H200 H100 PCIe 차이
아키텍처 및 디자인
아키텍처 Hopper Hopper -
공정 노드 4nm 4nm -
타겟 시장 datacenter datacenter -
폼 팩터 SXM5 Dual-slot PCIe -
메모리 & 메모리 대역폭
VRAM 용량 141GB 80GB +76%
메모리 유형 HBM3e HBM3 -
메모리 대역폭 4.8 TB/s 2.0 TB/s +140%
메모리 버스 폭 6144-bit 5120-bit -
컴퓨팅 인프라
CUDA 코어 16,896 14,592 +16%
텐서 코어 528 456 +16%
AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS)
FP32 (단정밀도) 67 TFLOPS 51 TFLOPS +31%
FP16 (반정밀도) 1,979 TFLOPS 1,513 TFLOPS +31%
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 350W +100%
PCIe 인터페이스 PCIe 5.0 x16 PCIe 5.0 x16 -
다중 GPU 상호 연결 NVLink 4.0 (900 GB/s) 없음 -

🎯 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 PCIe의 80GB와 비교됩니다.

AI 추론

NVIDIA H100 PCIe

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

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예산 친화적 선택

NVIDIA H200

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자동 비교 분석

기술 심층 분석: H200 vs H100 PCIe

두 GPU 모두 NVIDIA Hopper 아키텍처를 사용합니다. 주요 차이점은 메모리 용량과 컴퓨팅 코어 수에 있습니다. **H200**은 **61GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다.

NVIDIA H200 최적 용도:

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

NVIDIA H100 PCIe 최적 용도:

  • AI 추론
  • Enterprise AI
  • Highest-end training

자주 묻는 질문

AI 학습에 더 좋은 GPU는 H200와 H100 PCIe 중 무엇인가요?

AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. H200는 HBM3e 메모리 141GB와 4.8 TB/s 대역폭을 제공하고, H100 PCIe는 HBM3 메모리 80GB와 2.0 TB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 H200의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.

클라우드에서 H200와 H100 PCIe의 가격 차이는?

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H200 대신 H100 PCIe를 사용할 수 있나요?

요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 80GB VRAM 내에 맞고 H200의 추가 처리량이 필요하지 않다면, H100 PCIe가 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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