대규모 언어 모델 학습용 GPU

모델을 처음부터 학습하거나 모든 가중치를 전체 파인튜닝하려면 실행할 때보다 훨씬 많은 메모리가 필요합니다. 가중치, 그래디언트, 옵티마이저 상태가 모두 GPU에 올라가기 때문입니다. HBM 메모리, 빠른 텐서 코어, GPU 간 인터커넥트를 갖춘 데이터센터 GPU가 현실적인 선택입니다.

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LLM 학습에 맞는 GPU

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LLM 학습에 적합한 GPU: GPU당 제조사 사양, 보수적인 추정치, GPU 시간당 최저 실시간 가격(세금 별도)
GPU	메모리	메모리 유형	대역폭	BF16 텐서	전체 학습, GPU 1개	전체 학습, GPU 8개	가격/시간
B300Blackwell Ultra	288GB	HBM3e	미공개	미공개	≈ 10B	≈ 110B	US$8.99부터
B200Blackwell	180GB	HBM3e	미공개	미공개	≈ 9B	≈ 70B	US$7.99부터
MI325XCDNA 3	256GB	HBM3e	6,000GB/s	1,307 TFLOPS	≈ 10B	≈ 100B	US$4.82부터
MI300XCDNA 3	192GB	HBM3	5,300GB/s	1,307 TFLOPS	≈ 9B	≈ 75B	US$4.16부터
H200Hopper	141GB	HBM3e	4,800GB/s	989 TFLOPS	≈ 7B	≈ 55B	US$4.19부터
H100 NVLHopper	94GB	HBM3	3,900GB/s	835 TFLOPS	≈ 4B	≈ 35B	US$3.19부터
H100 SXMHopper	80GB	HBM3	3,350GB/s	989 TFLOPS	≈ 4B	≈ 30B	US$2.88부터
A100 SXMAmpere	80GB	HBM2e	2,039GB/s	312 TFLOPS	≈ 4B	≈ 30B	US$1.79부터
A100 PCIeAmpere	80GB	HBM2e	1,935GB/s	312 TFLOPS	≈ 4B	≈ 30B	US$1.79부터

제조사 사양, GPU당 기준이며 텐서 성능은 희소성 미적용 값입니다. 모델 크기는 메모리의 80%를 기준으로 한 보수적인 추정치이며 단위는 십억(B) 파라미터입니다. 컨텍스트 길이, 배치 크기, 프레임워크에 따라 실제 한도는 달라집니다. 가격은 GPU 1개 시간당 최저 실시간 오퍼(세금 별도)입니다.

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LLM 학습에서 중요한 것

메모리가 모델 크기를 결정합니다
Adam 옵티마이저를 사용하는 혼합 정밀도 학습에는 활성화를 제외하고 파라미터당 약 16바이트가 필요합니다. 따라서 80GB GPU 1개로는 수십억 파라미터 규모의 모델을 학습할 수 있고, 더 큰 모델은 샤딩된 데이터 병렬(FSDP, ZeRO)이나 텐서 병렬로 8개 이상의 GPU에 나눕니다.
텐서 성능과 정밀도
학습은 주로 BF16으로 실행되며, 최신 GPU는 FP8을 추가로 지원합니다. 초당 토큰 수로 이어지는 것은 밀집 텐서 성능입니다. BF16 열을 비교하고, 희소성을 적용해 공개된 수치는 밀집 값의 2배라는 점에 유의하세요.
멀티 GPU 작업을 위한 인터커넥트
모델을 여러 GPU에 나누면 매 스텝마다 그래디언트를 교환합니다. NVLink를 갖춘 SXM 보드나 AMD Infinity Fabric이 이 교환을 빠르게 유지합니다. PCIe 카드는 소규모 작업이나 각 GPU가 모델 전체를 보유하는 데이터 병렬에 적합합니다.

LLM 학습용 GPU 비교

대규모 언어 모델 학습용 GPU: 자주 묻는 질문

LLM 학습에는 GPU 메모리가 얼마나 필요한가요?

보수적으로 보면 혼합 정밀도에서 가중치, 그래디언트, Adam 상태에 파라미터당 약 16바이트가 필요하고 활성화가 추가됩니다. 70억 파라미터 모델은 총 100GB 이상이 필요하므로 80GB GPU 여러 개로 학습하거나, 샤딩과 활성화 체크포인팅으로 더 적은 GPU에서 학습합니다.

학습에는 H100과 A100 중 어느 것이 좋나요?

둘 다 80GB 메모리를 갖추고 있습니다. H100 SXM은 A100 SXM 대비 약 3배의 밀집 BF16 텐서 성능을 공개하고 FP8을 지원하며 메모리 대역폭도 더 높습니다. 연산에 제약받지 않는 작업에는 A100도 여전히 합리적인 선택입니다.

GeForce 카드로 학습할 수 있나요?

소규모 모델과 실험이라면 가능합니다. 대규모 실행에서는 카드당 24~32GB 메모리와 빠른 GPU 간 인터커넥트의 부재가 확장을 제한합니다. 그래서 이 페이지에서는 데이터센터 GPU를 먼저 보여 드립니다.

EverXCloud에서 LLM 학습용 GPU를 대여하려면?

계정을 만들고 유로, 미국 달러 또는 파운드로 선불 잔액을 충전한 다음, 스팟 거래소에서 최우선 오퍼로 GPU 시간을 구매하거나 원하는 가격으로 요청을 등록하세요. 대여는 시간 단위로 청구됩니다. 가격은 세금 별도로 표시되며 EverXCloud가 모든 대여의 판매 주체입니다.

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오픈 모델 파인튜닝용 GPU
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LLM 추론용 GPU
오픈 모델 서빙: 메모리에 들어가는 모델과 토큰 생성 속도.
이미지 및 영상 생성용 GPU
이미지와 영상용 확산 모델, 24GB 카드부터 80GB GPU까지.
3D 렌더링 및 시각 효과용 GPU
레이 트레이싱 렌더링, 시각 효과, 실시간 엔진.
과학 계산 및 시뮬레이션용 GPU
HBM 메모리를 갖춘 데이터센터 GPU에서의 시뮬레이션과 HPC 코드.

LLM 학습에 맞는 GPU

LLM 학습에서 중요한 것

메모리가 모델 크기를 결정합니다

텐서 성능과 정밀도

멀티 GPU 작업을 위한 인터커넥트