NVIDIA A100 80GB VS NVIDIA H100 SXM
**A100 80GB**와 **H100 SXM** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. 현재 이 GPU들은 87개의 프로바이더로부터 각각 **$0.40/시간** 및 **$0.73/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | A100 80GB | H100 SXM | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Ampere | Hopper | - |
| 공정 노드 | 7nm | 4nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | SXM4 / PCIe | SXM5 | - |
| 메모리 & 메모리 대역폭 | |||
| VRAM 용량 | 80GB | 80GB | |
| 메모리 유형 | HBM2e | HBM3 | - |
| 메모리 대역폭 | 2.0 TB/s | 3.35 TB/s | -39% |
| 메모리 버스 폭 | 5120-bit | 5120-bit | - |
| 컴퓨팅 인프라 | |||
| CUDA 코어 | 6,912 | 16,896 | -59% |
| 텐서 코어 | 432 | 528 | -18% |
| AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 19.5 TFLOPS | 67 TFLOPS | -71% |
| FP16 (반정밀도) | 312 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | -84% |
| TF32 (텐서 부동소수점) | 156 TFLOPS | 989 TFLOPS | -84% |
| FP64 (배정밀도) | 9.7 TFLOPS | 34 TFLOPS | -71% |
| INT8 (정수 정밀도) | 624 TOPS | 3,958 TOPS | -84% |
| 전력 및 효율 | |||
| TDP (열 설계 전력) | 400W | 700W | -43% |
| PCIe 인터페이스 | PCIe 4.0 x16 | PCIe 5.0 x16 | - |
| 다중 GPU 상호 연결 | NVLink 3.0 (600 GB/s) | NVLink 4.0 (900 GB/s) | - |
🎯 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, A100 80GB의 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 A100 80GB
현재 클라우드 가격 기준으로 A100 80GB의 시간당 요금이 더 저렴합니다.
기술 심층 분석: A100 80GB vs H100 SXM
Architectural Leap
The transition from A100 (Ampere) to H100 (Hopper) represents a massive leap in AI performance. The H100 introduces the Transformer Engine, which can automatically manage precision to speed up LLM training by up to 9x. While the A100 remains a workhorse with its 80GB HBM2e memory, the H100’s 80GB HBM3 provides nearly double the bandwidth (3.35 TB/s vs 2.0 TB/s).
Cost Analysis
H100 instances typically rent for $2.00 - $4.50/hr, whereas A100s are now significantly cheaper, often found between $0.80 - $2.00/hr. For legacy workloads or models that don’t utilize FP8, the A100 might offer better value per dollar.
NVIDIA A100 80GB 최적 용도:
- AI 모델 학습
- 과학적 컴퓨팅
- 최신 FP8 정밀도 워크로드
NVIDIA H100 SXM 최적 용도:
- LLM 학습
- 파운데이션 모델 사전 학습
- 소규모 추론
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 A100 80GB와 H100 SXM 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. A100 80GB는 HBM2e 메모리 80GB와 2.0 TB/s 대역폭을 제공하고, H100 SXM는 HBM3 메모리 80GB와 3.35 TB/s 대역폭을 제공합니다. 두 GPU의 VRAM 용량이 비슷하므로 성능 특성이 결정 요인이 됩니다.
클라우드에서 A100 80GB와 H100 SXM의 가격 차이는?
저희 데이터에 따르면 A100 80GB는 시간당 $0.40부터, H100 SXM는 시간당 $0.73부터입니다. 가격 차이는 약 45%입니다.
A100 80GB 대신 H100 SXM를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 80GB VRAM 내에 맞고 A100 80GB의 추가 처리량이 필요하지 않다면, H100 SXM가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 A100 80GB의 NVLink 지원 (NVLink 3.0 (600 GB/s))이 필수적일 수 있습니다.
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