NVIDIA H200 141GB
Hopper
- GPU 메모리
- 141GB
- 메모리 대역폭
- 4,800GB/s
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NVIDIA H100 SXM 80GB
Hopper
- GPU 메모리
- 80GB
- 메모리 대역폭
- 3,350GB/s
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주요 차이점
- H200의 GPU 메모리는 H100 SXM의 1.8×입니다(141GB vs 80GB).
- H200의 메모리 대역폭은 H100 SXM의 1.4×입니다(4,800 vs 3,350 GB/s). 이는 보통 LLM 토큰 생성 속도를 좌우합니다.
- 밀집 BF16 텐서 성능은 거의 같습니다(989 vs 989 TFLOPS).
- 밀집 FP8 텐서 성능은 거의 같습니다(1,979 vs 1,979 TFLOPS).
사양
| 항목 | H200 | H100 SXM |
|---|---|---|
| GPU 메모리 | 141GB (더 높음) | 80GB |
| 메모리 유형 | HBM3e | HBM3 |
| 메모리 대역폭 | 4,800GB/s (더 높음) | 3,350GB/s |
| FP16 텐서 | 989 TFLOPS | 989 TFLOPS |
| BF16 텐서 | 989 TFLOPS | 989 TFLOPS |
| FP8 텐서 | 1,979 TFLOPS | 1,979 TFLOPS |
| 최대 전력 | 700W | 700W |
| 아키텍처 | Hopper | Hopper |
| 인터커넥트 | NVLink 4 (900 GB/s) · PCIe 5.0 | NVLink 4 (900 GB/s) · PCIe 5.0 |
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 | H200 | H100 SXM |
|---|---|---|
| LLM 추론, 16비트 | ≈ 55B 파라미터 | ≈ 30B 파라미터 |
| LLM 추론, 4비트 | ≈ 180B 파라미터 | ≈ 100B 파라미터 |
| 전체 학습, 혼합 정밀도 | ≈ 7B 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.
H200 vs H100 SXM: 자주 묻는 질문
H200와(과) H100 SXM 중 메모리가 더 많은 것은?
H200의 GPU 메모리는 141GB이고, H100 SXM는 80GB입니다.
LLM 추론은 H200와(과) H100 SXM 중 어느 쪽이 더 빠른가요?
토큰 생성은 보통 메모리 대역폭에 좌우되며, H200의 대역폭은 H100 SXM의 1.4×입니다. 어떤 모델이 들어가는지는 메모리 크기가 결정합니다. 대규모 실행 전에 직접 모델로 측정해 보세요.
H200와(과) H100 SXM를 시간 단위로 대여할 수 있나요?
네, 판매자가 EverXCloud 스팟 거래소에 등록하면 가능합니다. 유로, 미국 달러 또는 파운드 선불 잔액으로 실시간 가격에 GPU 시간을 구매합니다. 가격은 세금 별도로 표시되며 EverXCloud가 모든 대여의 판매 주체입니다.
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