엔비디아 A100, H100 스팩 비교! 나에게 맞는 GPU 선정 고려 사항 정리
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날이 지날수록 인공지능 AI 기술이 빠르게 발전하고 있는데요, 이에 따라 인공지능, 딥러닝 등의 작업에 특화된 GPU 모델의 등장도 이어지고 있습니다.
기존에는 엔비디아 A100 모델이 인공지능, AI의 필수 GPU 모델로 떠올랐는데요, 2023년 연산 기능이 더욱 향상된 H100의 등장으로 새롭게 주목받고 있습니다.
A100의 차세대 모델인 H100이 GPU 시장의 주도권을 잡고 있는데요, GPU 시장의 대세가 바뀔 정도로 A100과 H100의 차이는 큰 것일까요?
오늘은 A100과 H100 두 모델 간의 성능과 퍼포먼스를 비교 분석하며 살펴보도록 하겠습니다.
H100, A100 스팩 및 성능 비교인공지능 AI 기술에 알맞는 GPU는 무엇일까?
H100과 A100은 모두 인공지능/AI 학습에 적합한 GPU 모델입니다. 하지만 출시 시기와 적용 기술이 다른 만큼 세부 스팩과 성능에 차이가 있습니다.
아래는 엔비디아의 공식 문서를 활용하여 작성한 성능 비교표인데요, 함께 살펴보겠습니다.
| A100 80GB SXM | H100 SXM | |
| FP64 | 9.7 TFLOPS | 34 teraFLOPS |
| FP64 Tensor Core | 19.5 TFLOPS | 67 teraFLOPS |
| FP32 | 19.5 TFLOPS | 67 teraFLOPS |
| BFLOAT16 Tensor Core* | 312 TFLOPS | 624 TFLOPS* | 1,979 teraFLOPS |
| FP16 Tensor Core* | 312 TFLOPS | 624 TFLOPS* | 1,979 teraFLOPS |
| INT8 Tensor Core* | 624 TOPS | 1248 TOPS* | 3,958 TOPS |
| GPU Memory | 80GB HBM2e | 80GB |
| GPU Memory Bandwidth | 2,039GB/s | 3.35TB/s |
| Max Thermal Design Power (TDP) | 400W*** | Up to 700W (configurable) |
| Multi-Instance GPUs | Up to 7 MIGs @ 10GB | Up to 7 MIGs @ 10GB each |
| Form Factor | SXM | SXM |
| Interconnect | NVLink: 600GB/s PCIe Gen4: 64GB/s | NVIDIA NVLink™: 900GB/s PCIe Gen5: 128GB/s |
| Server Options | NVIDIA HGX™ A100-Partner and NVIDIA-Certified Systems with 4,8, or
16 GPUs NVIDIA DGX™ A100 with 8 GPUs | NVIDIA HGX H100-Partner and NVIDIA-Certified Systems™ with 4 or 8
GPUs NVIDIA DGX H100 with 8 GPUs |
위의 표에 나타난 수치만 보더라도 H100이 최신 모델임을 짐작할 수 있는데요, H100은 A100에 비해 텐서코어의 수가 1,200개 이상, 메모리 대역폭이 60% 이상 증가하여 보다 높은 연산 기능을 제공합니다.
뿐만 아니라 A100에 비해 에너지 효율성이 높기 때문에 동일 전력에 공급되었을 시 더 많은 연산을 수행할 수 있습니다.
뿐만 아니라 A100에 비해 에너지 효율성이 높기 때문에 동일 전력에 공급되었을 시 더 많은 연산을 수행할 수 있습니다.
| 항목 | A100 | H100 |
| 프로젝트성격 | 중급
수준의 모델 학습 및 추론에 적합 (이미지 분류, 자연어 처리의 일반적인 모델 등) | 최신
딥러닝 모델, 대규모 데이터 학습에 적합 (Transformer 기반의 대규모 언어 모델 등) |
| 메모리대역폭 | 최대
80GB HBM2 를 제공 일반적인 AI 작업 진행에 충분함 | A100 보다 높은 메모리와 더 높은 대역폭 제공 |
| 연산성능 | FP16, FP32, FP64 성능 우수 대부분의 AI/ML 워크로드에 적합 | 보다 향상된 텐서코어, Transformer Engine 성능 제공 |
A100, H100 중 어떤 GPU를 사용해야 하는가?비용과 성능을 모두 고려한 GPU 서버 구축이 필요합니다.
A100과 H100은 모두 AI, 인공지능, 딥러닝을 위한 GPU로 개발되었습니다. 하지만 성능과 금액 부분에서 크게 차이 나기 때문에 자사의 서비스 형태와 필요 스팩, 가용 예산을 고려하여 현명하게 GPU 서버를 구성해야 합니다.
엔비디아 A100은 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하고 훈련하는 데 자주 사용되는 GPU로 잘 알려져 있습니다.
이 GPU는 딥러닝 훈련과 AI 컴퓨팅 가속화에 최적화되어 있으며, 엔비디아의 Tensor Core를 포함하고 있어 기존 GPU 대비 최대 20배 높은 연산 성능을 제공하기 때문에 인공지능/ AI, 특히 대규모 언어 모델을 효과적으로 훈련하고 추론하는 데 적합합니다.
H100은 A100의 차세대 딥러닝 GPU 모델인데요, 엔비디아의 공식 문서에 따르면 A100 GPU에 비해 추론 성능과 속도가 최대 30배가량 향상되었습니다.
고성능의 딥러닝 작업을 진행할 수 있지만 그만큼 비용이 크기 때문에 어느 정도의 규모가 아니라면 사용하기 부담스러울 정도입니다.
네이버에서 H100 GPU를 검색했을 때 최저가는 4천만원 정도부터 시작하는데요, 기업 입장에서도 투자하기 쉽지 않은 수준입니다. 그렇기 때문에 GPU 도입 전 자사 서비스의 규모와 효율적인 GPU 서버 구성은 필수라고 할 수 있습니다.
아래의 표는 GPU 서버 스팩 선정을 위한 고려 사항인데요, 참고하여 A100과 H100, 기타 GPU 모델 중 어떤 것이 가장 적합할지 검토해야 합니다.
| 설명 | ||
| 사용 목적 | 사용 목적에 맞는 GPU 모델 결정 (ex. AI/ML 훈련 : NVIDIA A100, 추론 : NVIDIA T4 등) | |
| GPU 성능/수량 | CUDA / Tensor 코어 수, VRAM 용량을 체크하여 GPU 수량 결정 | |
| CPU | 데이터 전송 속도 최적화를 위한 멀티코어 CPU, PCIe 레인 수 확인 | |
| 메모리 (RAM) | 2배 이상의 GPU 메모리 권장 (충분한 용량과 속도 필요) | |
| 스토리지 | 1TB 이상의 충분한 용량 확보 권장 | |
| 확장성 | 향후 GPU 추가를 위한 슬롯 여유 및 모듈식 설계 권장 | |
| 예산 | 고성능과 예산 사이에서 최적의 타협점 찾기 | |
글로벌커넥트 GPU 서버 소개가장 적합한 GPU 서버를 컨설팅합니다.
위의 조건들을 고려한 GPU 서버의 구성, GPU 모델 선정에 막막함을 느끼실 수 있을텐데요, 글로벌커넥트는 A100, H100 등 최신 모델뿐만 아니라 범용 GPU도 함께 제공하며, 성능과 비용 모두를 만족할 수 있는 맞춤형 GPU 서버를 컨설팅합니다.
GPU 서버 신규 도입 및 기 사용 중인 GPU, GPU서버의 비용을 절감할 수 있는 방안을 제안합니다.
| 글로벌커넥트 GPU서버 장점 | 상세 내용 | |
| 압도적인 가성비 | 최신 NVIDIA GPU를 업계 최저가로 사용 가능 | |
| 세계 각 지역에 충분한 GPU 인스턴스 공급으로 최소한의 레이턴시를 유지한 서비스 공급 가능 | ||
| 강력한 퍼포먼스 | 사용량, 피크 시간에 따른 GPU 인스턴스 운영 가능 | |
| 다양한 시나리오에서 스케일링을 포함한 안정적인 운영 제공 | ||
| GPU 가속화 솔루션을 활용하여 낮은 레이턴시와 빠른 훈련/추론 모델 구성 | ||
| 맞춤형 GPU서버 컨설팅 | 서비스 목적에 따라 알맞은 GPU 스펙 추천 및 구성 | |
| 일반 GPU 부터 사업용 GPU까지 공급 가능 (P4, T4, A10, V100,P100 , A100 등) | ||
| GPU서버 초기 구축 컨설팅 지원 | ||
| 뛰어난 네트워크 성능 | 연산 노드에 필요한 최적의 네트워크 성능 제공 | |
| 강력한 스토리지로 컴퓨팅 및 렌더링 성능 극대화 | ||
| 고속 로컬 캐시, 울트라 클라우드 디스크, SSD 클라우드 디스크 연결 가능 | ||
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