H100 대 H200 대 B200: AI 워크로드에 적합한 NVIDIA GPU 선택하기
NVIDIA의 최신 GPU 라인업은 AI 인프라를 구축하는 모든 이들에게 흥미로운 도전 과제를 제시합니다. H100은 신뢰할 수 있는 제품임이 입증되었고, H200은 상당한 메모리 개선을 약속하며, 새로운 B200은 믿기 어려울 정도로 뛰어난 성능 향상을 주장합니다. 하지만 눈살을 찌푸리게 하는 가격표와 천차만별인 가용성 때문에 올바른 선택을 하려면 마케팅 슬라이드 너머의 차별화 요소를 이해해야 합니다. 전력 요구 사항부터 실제 성능 향상에 이르기까지 각 옵션의 실제 영향을 분석하여 특정 워크로드와 일정에 적합한 GPU를 파악하는 데 도움을 드리고자 시간을 들여 분석했습니다.
GPU 트리니티: 옵션에 대한 이해
AI 혁명은 실리콘에서 실행되며, NVIDIA의 최신 제품은 계산 가능성의 비약적인 도약을 나타냅니다. H200 GPU는 H100보다 76% 더 많은 메모리(VRAM)와 43% 더 높은 메모리 대역폭을 제공합니다. B200은 트레이닝(H100의 최대 3배) 및 추론(H100의 최대 15배) 속도를 크게 높여 대규모 모델과 극한의 상황에 이상적입니다.
H100: 검증된 주력 제품
H100은 출시와 동시에 AI 워크로드를 위한 최고의 표준으로 자리매김했습니다. NVIDIA H100은 이전까지 가장 강력하고 프로그래밍이 가능했던 NVIDIA GPU였습니다. 이 제품은 GPU 코어 주파수 증가 및 향상된 연산 성능을 비롯한 여러 가지 아키텍처 개선 사항을 특징으로 합니다.
주요 사양:
메모리: 80GB HBM3(일부 구성의 경우 96GB)
메모리 대역폭: 3.35TB/s
TDP: 700W
아키텍처: 호퍼
최적 대상: 최대 70억 개의 파라미터를 지원하는 표준 LLM, 검증된 프로덕션 워크로드
H200: 메모리 몬스터
H200은 80GB의 메모리로는 충분하지 않다고 판단한 H100의 형제라고 생각하시면 됩니다. NVIDIA Hopper™ 아키텍처를 기반으로 하는 NVIDIA H200은 초당 4.8테라바이트(TB/s)의 속도로 141기가바이트(GB)의 HBM3e 메모리를 제공하는 최초의 GPU입니다.
주요 사양:
메모리: 141GB HBM3e
메모리 대역폭: 4.8TB/s
TDP: 700W(H100과 동일!)
아키텍처: 호퍼
최상의 대상: 대규모 모델(100B 이상의 매개변수), 긴 컨텍스트 애플리케이션
천재적인 움직임? H100과 H200은 모두 동일한 700W 빨대에서 한 모금씩 마십니다. NVIDIA H200은 단순히 더 빠를 뿐만 아니라 더 많은 주스를 짜내어 추가적인 부담 없이 더 빠른 처리량을 제공합니다.
B200: 해방된 미래
이전 세대를 샌드백으로 만든 것처럼 보이게 하는 엔비디아의 블랙웰 아키텍처 플래그십 B200을 만나보세요. B200은 2,080억 개의 트랜지스터(H100/H200의 800억 개에 비해)를 탑재하고 획기적인 기능을 도입했습니다.
주요 사양:
메모리: 192GB HBM3e
메모리 대역폭: 8TB/s
TDP: 1000W
아키텍처: 블랙웰(듀얼 칩 설계)
최상의 대상: 차세대 모델, 매우 긴 컨텍스트, 미래 보장형
성능 심층 분석: 고무와 도로가 만나는 곳
교육 성과
수치는 설득력 있는 이야기를 들려줍니다. 단일 GPU를 비교할 때, 블랙웰 B200 GPU는 초당 토큰을 기준으로 단일 H200 GPU에 비해 약 2.5배의 성능 향상을 보여줍니다. 하지만 여기서 더욱 인상적인 점은 DGX B200이 DGX H100 시스템보다 3배의 훈련 성능과 15배의 추론 성능을 제공한다는 점입니다.
추론 기능
배포에 집중하는 조직의 경우, 추론 성능이 훈련 속도보다 우선시되는 경우가 많습니다. H200은 Llama2와 같은 LLM을 처리할 때 H100 GPU에 비해 추론 속도를 최대 2배까지 향상시킵니다. B200은? H100 시스템 대비 15배 향상된 성능으로 완전히 다른 리그에서 활약하고 있습니다.
메모리 대역폭: 알려지지 않은 영웅
메모리 대역폭은 GPU가 컴퓨팅 코어에 데이터를 얼마나 빨리 공급할 수 있는지를 결정합니다. 빨대로 물을 마시는 것과 소방 호스로 물을 마시는 것의 차이로 생각하면 됩니다:
H100: 3.35TB/s(준수한 수준)
H200: 4.8TB/s(43% 개선)
B200: 8TB/s(다른 우주)
H200의 메모리 대역폭은 H100의 3.35TB/s에서 4.8TB/s로 증가했습니다. 이러한 추가 대역폭은 칩을 통해 대규모 데이터 세트를 푸시할 때 중요하며, 모델이 데이터가 도착할 때까지 기다리지 않아도 됩니다. 메모리 집약적인 워크로드의 경우 이러한 차이는 트레이닝 시간에서 나타납니다.
비용 분석: 지불하는 비용
이러한 GPU의 가격은 올해 내내 변동이 있었습니다. H100은 2025년 클라우드 플랫폼에서 시간당 약 8달러에 시작했지만, 최근 AWS가 최대 44%까지 가격을 인하한 후 공급이 증가하면서 시간당 1.90달러까지 내려갔으며, 공급업체에 따라 2달러에서 3.50달러 사이가 일반적인 가격대입니다.
완전히 구매하는 경우, H100 GPU당 최소 25,000달러의 예산을 책정하세요. 이는 시작에 불과하며 네트워킹, 냉각 및 기타 인프라를 고려하면 적절한 멀티 GPU 설정은 40만 달러를 쉽게 넘습니다. 이는 충동 구매가 아닙니다.
H200 프리미엄
구매와 클라우드 대여 모두 H100보다 약 20~25% 높은 비용이 예상됩니다. 메모리 이점은 특정 워크로드에 대한 프리미엄을 정당화할 수 있는 경우가 많습니다.
B200 투자
초기에는 높은 프리미엄(H200 대비 25% 이상), 2025년 초에 제한적으로 제공되지만 장기적으로 뛰어난 성능과 효율성을 제공합니다. 얼리 어답터는 최첨단 성능에 대한 대가를 지불합니다.
인프라 팀을 위한 배포 고려 사항
전력 및 냉각 요구 사항
TDP는 이야기의 일부분만 알려줍니다:
H100/H200: 700W는 기존 인프라가 종종 작동함을 의미합니다.
B200: B200은 H100의 700W보다 높은 1000W를 소비합니다. B200 머신은 여전히 공랭식 냉각을 사용할 수 있지만, NVIDIA는 사용자가 그 어느 때보다 수냉식 냉각을 채택할 것으로 예상합니다.
드롭인 호환성
기존 H100 인프라를 보유한 팀에게 H200은 매력적인 업그레이드 경로를 제공합니다. HGX B100 보드는 HGX H100 보드와 드롭인 호환이 가능하도록 설계되었으며, 동일한 GPU당 TDP 700와트에서 작동합니다. B100은 인프라를 점검할 필요 없이 블랙웰의 이점을 제공합니다.
가용성 타임라인
H100: 즉시 사용 가능, 공급 개선
H200: H200 GPU는 2024년 중반에 출시되어 현재 널리 사용되고 있습니다.
B200: B200은 현재 일부 클라우드 제공업체에서 기업 고객을 위해 제한된 수량으로 제공됩니다.
실제 의사 결정 매트릭스
언제 H100을 선택합니다:
예산 제약으로 인해 검증된 가치가 요구됩니다.
워크로드에는 최대 700억 개의 매개 변수가 있는 모델이 포함됩니다.
기존 인프라가 700W GPU를 완벽하게 지원
즉각적인 가용성 중요성
언제 H200을 선택합니다:
메모리 병목 현상으로 인해 현재 성능이 제한됩니다.
긴 컨텍스트 애플리케이션이 워크로드를 지배합니다.
전력 예산은 B200을 수용할 수 없습니다.
드롭인 업그레이드로 ROI 극대화
언제 B200을 선택합니다:
미래 대비가 현재 비용보다 중요합니다.
익스트림 모델 크기(200B 이상의 매개변수)는 로드맵에 포함되어 있습니다.
인프라 현대화는 GPU 업그레이드와 함께 진행됩니다.
와트당 성능은 타협할 수 없습니다.
인트롤의 이점
이러한 괴물을 배포하는 것은 DIY 프로젝트가 아닙니다. GPU를 몇 개에서 수천 개로 확장하든, 적절한 인프라 배포는 최고의 효율로 실행할지 아니면 성능을 그대로 유지할지를 결정합니다. 전문 배포 팀은 최적의 랙 구성부터 복잡한 광섬유 연결에 이르기까지 이러한 클러스터가 원활하게 작동하도록 하는 뉘앙스를 잘 이해하고 있습니다.
결론 현명한 선택
H100은 여전히 메인스트림 AI 워크로드를 위한 신뢰할 수 있는 주력 제품입니다. H200은 익숙한 성능 수준에서 인상적인 메모리 업그레이드를 통해 현재와 미래를 연결합니다. B200은? AI 모델이 기하급수적으로 더 복잡해질 미래에 베팅하는 것입니다.
선택은 궁극적으로 당면한 요구 사항, 성장 궤적, 인프라 준비 상태라는 세 가지 요소에 따라 달라집니다. 모델 복잡성, 컨텍스트 길이, 확장 목표에 따라 GPU를 선택하면 프로젝트를 효율적으로 시장에 출시하고 시간이 지남에 따라 확장할 수 있습니다.
AI 인프라 경쟁은 멈추지 않고 있습니다. 검증된 H100, 균형 잡힌 H200 또는 한계를 뛰어넘는 B200 중 어떤 것을 선택하든 한 가지 확실한 것은 AI의 미래는 NVIDIA 실리콘에서 실행되며, 오늘 적절한 GPU를 선택하는 것이 미래의 경쟁력을 결정한다는 점입니다.
차세대 AI 인프라를 구축할 준비가 되셨나요? 적절한 GPU는 시작에 불과합니다. 전문적인 배포는 이론적 성능과 실제 성능의 차이를 만들어냅니다.
참조
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