NVIDIA H100 vs L40S vs H200 비교분석

안녕하세요. 

다산데이타입니다. 

 

오늘은 요즘 제일 핫한 GPU 3개의 모델 비교 분석표를 가지고 왔습니다.

그럼 바로 보여드리도록 하겠습니다.

A100은 단종으로 제외하였고 H100, L40S, H200은 현재 NVIDIA 라인업 중에서 가장 사양이 좋은 GPU 인데요,

이 3개의 사양이 각각 어떤지 비교하였습니다.

출처: https://resources.nvidia.com/l/en-us-gpu 

NVIDIA Data Center GPU Resource Center

 

위 표를 기반으로 보면 H200은 141GB HBM3e 메모리를 제공하며, 이는 H100의 80GB HBM2e 메모리보다 상당히 향상된 용량입니다. 또한  H200은 최대 7 MIGs @16.5 GB를 지원하며, 이는 H100의 최대 7 MIGs @ 10 GB보다 더 많은 메모리 할당을 가능하게 합니다.

 

NVIDIA L40S는 A100 및 H100과 같은 이전 세대 GPU와 비교하여 최대 5배 높은 추론 성능과 최대 2배 빠른 실시간 레이 트레이싱(RT) 성능을 제공합니다. ECC(오류 수정 코드)를 포함한 GDDR6 메모리의 48GB는 고성능 컴퓨팅 환경에서 데이터 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 또한, 이 GPU에는 복잡한 계산 작업을 처리하는 데 중요한 병렬 프로세서인 18,000개 이상의 CUDA 코어가 장착되어 있습니다.

 

다음은 각각의 GPU 특징을 설명해드리도록 하겠습니다.

 

NVIDIA H100

H100 GPU는 NVIDIA의 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 연구를 위해 설계된 최신 세대의 GPU 중 하나입니다. 이 GPU는 특히 다음과 같은 특성으로 인해 눈에 띕니다:

고급 아키텍처 (Hopper): H100은 NVIDIA의 Hopper 아키텍처를 기반으로 하며, 이는 대규모 병렬 처리 및 AI 연산에 최적화되어 있습니다.
FP64 성능: 고성능의 FP64 연산 능력을 제공하여, 과학적 연산 및 시뮬레이션에서 정밀한 계산이 요구될 때 유용합니다.
향상된 텐서 코어: AI와 딥 러닝 작업을 위해 설계된 텐서 코어는 이전 세대보다 훨씬 향상된 처리 속도와 효율성을 제공합니다.
대용량 메모리 및 고속 메모리 대역폭: 대규모 데이터 세트와 복잡한 모델을 효율적으로 처리할 수 있는 충분한 메모리 용량과 빠른 데이터 전송 속도를 갖추고 있습니다.

이러한 이점을 바탕으로, H100 GPU는 다음 분야에서 특히 유용하게 사용될 수 있습니다:
AI 연구 및 딥 러닝: 향상된 텐서 코어와 대용량 메모리는 복잡한 AI 모델의 학습과 추론 과정을 가속화합니다. 이는 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야의 연구에 적합합니다.
고성능 컴퓨팅 (HPC): 과학적 연구, 유체 역학, 재료 과학, 기후 모델링 등과 같이 대규모 계산이 필요한 분야에서 H100의 고급 계산 능력이 필수적입니다.
데이터 분석 및 머신 러닝: 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 능력은 데이터 과학 및 머신 러닝 프로젝트에서 중요한 역할을 합니다.

 

NVIDIA L40S

L40S GPU는 다음과 같은 주요 특성을 갖고 있습니다:

 

3세대 RT 코어: 이는 고급 레이 트레이싱 기능을 제공하여 더욱 사실적인 이미지와 비디오 그래픽을 생성할 수 있습니다. 레이 트레이싱은 빛과 그림자의 행동을 사실적으로 시뮬레이션하는 기술로, 특히 게임 개발과 3D 모델링에서 중요합니다.
212 TFLOPS의 RT 코어 성능: 이러한 높은 성능은 복잡한 그래픽 작업을 신속하게 처리할 수 있음을 의미합니다. 따라서 고해상도와 고프레임율을 요구하는 고급 비디오 게임이나 시뮬레이션에서 유리합니다.
568개의 4세대 텐서 코어: 이는 AI와 기계 학습 연산을 대규모로 가속화할 수 있습니다. 텐서 코어는 딥 러닝 모델의 학습과 추론을 빠르게 처리하는 데 중요하며, AI 연구와 개발에 매우 유용합니다.

이러한 특성들을 고려할 때, L40S GPU는 다음과 같은 분야에서 특히 유용할 것입니다:
게임 개발과 렌더링: 고급 레이 트레이싱과 높은 RT 코어 성능 덕분에, L40S는 사실적인 조명과 그림자 효과가 필요한 게임 개발에 이상적입니다.
AI 및 딥 러닝: 대규모 AI 모델의 학습과 추론을 가속화할 수 있는 텐서 코어를 갖추고 있어, AI 연구와 애플리케이션 개발에 적합합니다.
3D 모델링과 애니메이션: 복잡한 3D 장면을 실시간으로 렌더링할 수 있는 능력은 애니메이션 제작과 시각 효과 작업에 유리합니다.
과학적 시뮬레이션과 데이터 분석: 고성능 컴퓨팅(HPC) 애플리케이션은 L40S의 빠른 처리 속도와 대용량 데이터를 처리할 수 있는 능력을 활용할 수 있습니다.

L40S GPU는 이러한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있으며, 최신 기술과 고성능 요구 사항을 가진 프로젝트에 특히 적합합니다.

 

NVIDIA H200

H200은 NVIDIA의 최신 GPU 중 하나로, H100의 후속 모델이며, 여러 면에서 성능이 향상되었습니다. 

향상된 메모리 용량과 대역폭: H200은 141GB의 HBM3e 메모리와 4.8 Tbps의 메모리 대역폭을 제공합니다. 이는 대규모 데이터 세트와 복잡한 계산 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있게 해 줍니다.
Hopper 아키텍처: 최신 Hopper 아키텍처를 사용하여, 더 높은 병렬 처리 성능과 향상된 에너지 효율성을 제공합니다.
멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기능 향상: MIG 기능을 통해 여러 개의 독립적인 GPU 파티션으로 나누어, 다양한 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. H200은 개선된 MIG 기능을 제공하여 더 많은 메모리를 각 인스턴스에 할당할 수 있습니다.
고급 연산 성능: FP64, FP32, 텐서 연산 등에서의 높은 성능은 과학적 연산, AI 연구, 고성능 컴퓨팅 작업에 이상적입니다.

이러한 이점을 바탕으로, H200 GPU는 다음과 같은 분야에서 특히 유용하게 사용될 수 있습니다:

대규모 AI 모델 학습과 추론: 향상된 메모리 용량과 연산 성능은 복잡한 AI 모델, 특히 자연어 처리와 컴퓨터 비전 모델의 효율적인 학습과 추론을 가능하게 합니다.
과학적 연구와 시뮬레이션: 높은 FP64 연산 성능은 기후 모델링, 유체 역학, 양자 화학 계산과 같은 과학적 연구와 시뮬레이션에 필수적입니다.
데이터 분석 및 머신 러닝: 향상된 메모리 대역폭과 용량은 대규모 데이터 세트의 빠른 처리와 분석을 지원합니다.
멀티태스킹과 자원 분할: 개선된 MIG 기능은 클라우드 컴퓨팅 환경이나 데이터 센터에서 다양한 작업을 동시에 처리하는 데 유용하며, 자원을 효율적으로 분할할 수 있습니다.

H200 GPU는 최신 기술과 고급 기능을 통해 이러한 분야에서의 연구와 개발, 그리고 작업 처리 속도를 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다.

 

이상으로 NVIDIA의 가장 강력한  GPU 모델 3가지를 비교해드렸습니다.

GPU의 가격과 장착 가능한 서버가 궁금하시면 아래로 연락 주시길 바랍니다.

 

감사합니다. ^^