H100 vs. H200 vs. B200: AI 워크로드에 적합한 NVIDIA GPU 선택하기

NVIDIA의 H100, H200, B200 GPU는 각각 다른 AI 인프라 요구사항을 충족합니다. 검증된 워크호스 H100부터 메모리가 풍부한 H200, 그리고 획기적인 B200까지. 실제 성능, 비용, 전력 요구사항을 분석하여 특정 워크로드와 예산에 맞는 적절한 GPU를 선택할 수 있도록 도와드립니다

Blake Crosley
6 min read Disclaimer
H100 vs. H200 vs. B200: AI 워크로드에 적합한 NVIDIA GPU 선택하기

NVIDIA의 최신 GPU 라인업은 AI 인프라를 구축하는 모든 이에게 흥미로운 도전을 제시합니다. H100은 신뢰할 수 있는 주력 제품임을 입증했고, H200은 상당한 메모리 개선을 약속하며, 새로운 B200은 믿기 어려울 정도로 좋은 성능 향상을 주장합니다. 하지만 눈이 번쩍 뜨일 만한 가격표와 크게 변동하는 가용성을 고려할 때, 올바른 선택을 위해서는 마케팅 슬라이드를 넘어 이러한 칩들의 차별화 요소를 이해해야 합니다. 우리는 전력 요구 사항부터 실제 성능 향상까지 각 옵션의 실제 적용 의미를 분석하여, 귀하의 특정 워크로드와 일정에 적합한 GPU를 파악할 수 있도록 도움을 드리고자 합니다.

GPU 트라이어드: 옵션 이해하기

AI 혁명은 실리콘 위에서 구동되며, NVIDIA의 최신 제품들은 계산 가능한 영역에서 양자적 도약을 나타냅니다. H200 GPU는 H100보다 76% 더 많은 메모리(VRAM)와 43% 높은 메모리 대역폭을 제공합니다. B200은 훈련 속도(H100 대비 최대 3배)와 추론 속도(H100 대비 최대 15배)를 크게 향상시켜, 가장 큰 모델과 극한 컨텍스트에 이상적입니다.

H100: 검증된 주력 제품

H100은 출시 당시 AI 워크로드의 황금 표준으로 자리 잡았습니다. NVIDIA H100은 이전까지 가장 강력하고 프로그래밍 가능한 NVIDIA GPU였습니다. GPU 코어 주파수 증가와 향상된 계산 성능을 포함한 여러 아키텍처 개선 사항을 특징으로 합니다.

주요 사양:

  • 메모리: 80GB HBM3 (특정 구성에서 96GB)

  • 메모리 대역폭: 3.35 TB/s

  • TDP: 700W

  • 아키텍처: Hopper

  • 최적 용도: 700억 파라미터까지의 표준 LLM, 검증된 프로덕션 워크로드

H200: 메모리 몬스터

H200은 80GB 메모리로는 충분하지 않다고 판단한 H100의 뛰어난 형제격이라고 생각하면 됩니다. NVIDIA Hopper™ 아키텍처를 기반으로 하는 NVIDIA H200은 초당 4.8테라바이트(TB/s)로 141기가바이트(GB) HBM3e 메모리를 제공하는 최초의 GPU입니다.

주요 사양:

  • 메모리: 141GB HBM3e

  • 메모리 대역폭: 4.8 TB/s

  • TDP: 700W (H100과 동일!)

  • 아키텍처: Hopper

  • 최적 용도: 대형 모델(1000억+ 파라미터), 긴 컨텍스트 애플리케이션

천재적인 선택은? H100과 H200 모두 동일한 700W를 소비합니다. NVIDIA H200은 단순히 더 빠른 것이 아니라 더 많은 성능을 짜내면서도 추가 부담을 주지 않고 더 빠른 처리량을 제공합니다.

B200: 해방된 미래

B200을 만나보세요—이전 세대들이 실력을 숨기고 있었던 것처럼 보이게 만드는 NVIDIA의 Blackwell 아키텍처 플래그십입니다. B200은 2080억 개의 트랜지스터(H100/H200의 800억 개 대비)를 탑재하고 게임 체인징 기능을 도입합니다.

주요 사양:

  • 메모리: 192GB HBM3e

  • 메모리 대역폭: 8 TB/s

  • TDP: 1000W

  • 아키텍처: Blackwell (듀얼 칩 디자인)

  • 최적 용도: 차세대 모델, 극도로 긴 컨텍스트, 미래 대비

성능 심층 분석: 실전에서의 진가

훈련 성능

수치는 설득력 있는 이야기를 전합니다. 단일 GPU를 비교할 때, Blackwell B200 GPU는 초당 토큰 기준으로 단일 H200 GPU의 약 2.5배 성능 향상을 보여줍니다. 하지만 더욱 인상적인 부분이 있습니다: DGX B200은 DGX H100 시스템 대비 3배의 훈련 성능과 15배의 추론 성능을 제공합니다.

추론 능력

배포에 중점을 둔 조직의 경우, 추론 성능이 훈련 속도보다 우선시되는 경우가 많습니다. H200은 Llama2와 같은 LLM을 처리할 때 H100 GPU 대비 최대 2배의 추론 속도 향상을 제공합니다. B200은? H100 시스템 대비 15배 개선으로 완전히 다른 리그에서 경기하고 있습니다.

메모리 대역폭: 숨겨진 영웅

메모리 대역폭은 GPU가 컴퓨팅 코어에 얼마나 빨리 데이터를 공급할 수 있는지 결정합니다. 빨대로 마시는 것과 소방호스로 마시는 것의 차이라고 생각하면 됩니다:

  • H100: 3.35 TB/s (준수함)

  • H200: 4.8 TB/s (43% 개선)

  • B200: 8 TB/s (다른 차원)

H200의 메모리 대역폭은 H100의 3.35 TB/s에서 4.8 TB/s로 증가합니다. 대용량 데이터셋을 칩으로 밀어넣을 때 이 추가 대역폭이 중요합니다—모델이 데이터가 도착하기를 기다리며 대기하지 않습니다. 메모리 집약적 워크로드의 경우, 이 차이가 훈련 시간에 나타납니다.

비용 분석: 지불하는 대가

올해 이러한 GPU의 가격은 매우 다양했습니다. H100은 2025년 시작 시 클라우드 플랫폼에서 시간당 약 8달러였지만, 공급 증가로 인해 최근 AWS의 최대 44% 가격 인하에 따라 시간당 1.90달러까지 하락했으며, 제공업체에 따라 일반적으로 2-3.50달러 범위입니다.

직접 구매하는 경우, H100 GPU당 최소 25,000달러를 예산으로 잡으세요. 그리고 이것은 시작일 뿐입니다—네트워킹, 냉각 및 나머지 인프라를 고려하면, 적절한 멀티 GPU 설정은 쉽게 400,000달러를 넘습니다. 이것들은 충동구매 제품이 아닙니다.

H200 프리미엄

구매와 클라우드 렌탈 모두에서 H100보다 약 20-25% 높은 비용을 예상하세요. 메모리 장점이 특정 워크로드에서 프리미엄을 정당화하는 경우가 많습니다.

B200 투자

초기에는 높은 프리미엄(H200 대비 25%+), 2025년 초 제한된 가용성이지만, 뛰어난 장기 성능과 효율성. 얼리 어답터는 최첨단 성능에 대해 비용을 지불합니다.

인프라 팀을 위한 배포 고려사항

전력 및 냉각 요구사항

TDP는 이야기의 일부만 전합니다:

  • H100/H200: 700W는 기존 인프라가 종종 작동함을 의미

  • B200: B200은 H100의 700W에서 1000W로 소비량이 증가. B200 머신은 여전히 공기 냉각을 사용할 수 있지만, NVIDIA는 사용자들이 그 어느 때보다 액체 냉각을 채택할 것으로 예상합니다.

드롭인 호환성

기존 H100 인프라를 보유한 팀의 경우, H200은 매력적인 업그레이드 경로를 제공합니다. HGX B100 보드는 HGX H100 보드와 드롭인 호환되도록 설계되어, GPU당 동일한 700와트 TDP로 작동합니다. B100은 인프라 전면 개편 없이 Blackwell의 이점을 제공합니다.

가용성 일정

  • H100: 즉시 사용 가능, 공급 개선

  • H200: H200 GPU는 2024년 중반에 출시되었으며 현재 널리 사용 가능합니다.

  • B200: B200은 현재 일부 클라우드 제공업체에서 제한된 수량으로 기업 고객에게 제공됩니다.

실제 결정 매트릭스

H100을 선택해야 하는 경우:

  • 예산 제약으로 인해 검증된 가치가 필요한 경우.

  • 워크로드가 700억 파라미터까지의 모델을 포함하는 경우.

  • 기존 인프라가 700W GPU를 완벽히 지원하는 경우

  • 즉시 사용 가능성이 중요한 경우

H200을 선택해야 하는 경우:

  • 메모리 병목 현상이 현재 성능을 제한하는 경우.

  • 긴 컨텍스트 애플리케이션이 워크로드를 지배하는 경우.

  • 전력 예산이 B200을 수용할 수 없는 경우.

  • 드롭인 업그레이드가 ROI를 극대화하는 경우

B200을 선택해야 하는 경우:

  • 미래 대비가 현재 비용보다 중요한 경우.

  • 극한 모델 크기(2000억+ 파라미터)가 로드맵에 있는 경우.

  • 인프라 현대화가 GPU 업그레이드와 일치하는 경우.

  • 와트당 성능이 타협 불가능한 경우.

결론: 현명한 선택하기

H100은 주류 AI 워크로드에 대해 신뢰할 수 있는 주력 제품으로 남아 있습니다. H200은 친숙한 전력 수준에서 인상적인 메모리 업그레이드로 오늘과 내일을 연결합니다. B200은? AI 모델이 기하급수적으로 더 복잡해지는 미래에 베팅하고 있습니다.

귀하의 선택은 궁극적으로 세 가지 요소에 달려 있습니다: 즉시 필요한 사항, 성장 궤도, 그리고 인프라 준비 상태. GPU 선택을 모델 복잡성, 컨텍스트 길이, 확장 목표와 일치시키면 프로젝트를 효율적으로 시장에 출시하고 시간이 지남에 따라 확장을 가능하게 할 것입니다.

AI 인프라 경쟁은 속도를 늦추지 않고 있습니다. 검증된 H100, 균형 잡힌 H200, 또는 경계를 허무는 B200 중 무엇을 선택하든, 한 가지는 확실합니다: AI의 미래는 NVIDIA 실리콘 위에서 구동되며, 오늘 적절한 GPU를 선택하는 것이 내일의 경쟁 우위를 결정합니다.

차세대 AI 인프라를 배포할 준비가 되셨나요? 적절한 GPU는 시작일 뿐입니다—전문적인 배포가 이론적 성능과 실제 성능의 차이를 만듭니다.

참고문헌

You Might Also Like

트럼프, 25% 추가 요금과 함께 H200 중국 수출 허용

트럼프, 25% 추가 요금과 함께 H200 중국 수출 허용

DeepSeek mHC: 조 단위 파라미터 AI 모델을 가능하게 할 아키텍처 혁신

DeepSeek mHC: 조 단위 파라미터 AI 모델을 가능하게 할 아키텍처 혁신

AI 메모리 슈퍼사이클: HBM이 AI의 가장 치명적인 병목이 된 이유

AI 메모리 슈퍼사이클: HBM이 AI의 가장 치명적인 병목이 된 이유

견적 요청_

프로젝트에 대해 알려주시면 72시간 내에 답변드리겠습니다.

> 전송_완료
✓

요청이 접수되었습니다_

문의해 주셔서 감사합니다. 저희 팀이 요청사항을 검토한 후 72시간 내에 답변드리겠습니다.

처리_대기_중