NVIDIA H100 SXM 80GB
Hopper
- GPU 메모리
- 80GB
- 메모리 대역폭
- 3,350GB/s
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NVIDIA A100 SXM 80GB
Ampere
- GPU 메모리
- 80GB
- 메모리 대역폭
- 2,039GB/s
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주요 차이점
- 둘 다 GPU 메모리가 80GB입니다.
- H100 SXM의 메모리 대역폭은 A100 SXM의 1.6×입니다(3,350 vs 2,039 GB/s). 이는 보통 LLM 토큰 생성 속도를 좌우합니다.
- H100 SXM의 밀집 BF16 텐서 성능은 A100 SXM의 3.2×입니다(989 vs 312 TFLOPS). 대부분의 학습에 쓰이는 정밀도입니다.
사양
| 항목 | H100 SXM | A100 SXM |
|---|---|---|
| GPU 메모리 | 80GB | 80GB |
| 메모리 유형 | HBM3 | HBM2e |
| 메모리 대역폭 | 3,350GB/s (더 높음) | 2,039GB/s |
| FP16 텐서 | 989 TFLOPS (더 높음) | 312 TFLOPS |
| BF16 텐서 | 989 TFLOPS (더 높음) | 312 TFLOPS |
| FP8 텐서 | 1,979 TFLOPS | 미공개 |
| 최대 전력 | 700W | 400W |
| 아키텍처 | Hopper | Ampere |
| 인터커넥트 | NVLink 4 (900 GB/s) · PCIe 5.0 | NVLink 3 (600 GB/s) · PCIe 4.0 |
측정 항목마다 더 높은 값을 굵게 표시합니다. 제조사 사양, GPU당 기준. 텐서 성능은 희소성 미적용 값입니다. 제조사가 이 모델에 대해 공개하지 않은 값은 생략했습니다.
GPU 1개 메모리에 들어가는 것
| 작업 | H100 SXM | A100 SXM |
|---|---|---|
| LLM 추론, 16비트 | ≈ 30B 파라미터 | ≈ 30B 파라미터 |
| LLM 추론, 4비트 | ≈ 100B 파라미터 | ≈ 100B 파라미터 |
| 전체 학습, 혼합 정밀도 | ≈ 4B 파라미터 | ≈ 4B 파라미터 |
메모리의 80%를 모델 가중치에 할당한 보수적인 추정입니다. 컨텍스트 길이, 배치 크기, 프레임워크에 따라 실제 한도는 달라집니다. 여러 GPU를 함께 쓰면 더 큰 모델을 담을 수 있습니다.
H100 SXM vs A100 SXM: 자주 묻는 질문
H100 SXM와(과) A100 SXM 중 메모리가 더 많은 것은?
둘 다 GPU 메모리가 80GB입니다.
LLM 추론은 H100 SXM와(과) A100 SXM 중 어느 쪽이 더 빠른가요?
토큰 생성은 보통 메모리 대역폭에 좌우되며, H100 SXM의 대역폭은 A100 SXM의 1.6×입니다. 어떤 모델이 들어가는지는 메모리 크기가 결정합니다. 대규모 실행 전에 직접 모델로 측정해 보세요.
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