" 학습부터 추론에 이르는 모든 AI 워크로드에 적합한 인프라가 요구될 때 "
AI, HPC(고성능 컴퓨터), LLM(대규모 언어 모델)의 시장이 점점 커지고 복잡해짐에 따라, 오늘날 데이터센터는 규모의 평창을 거듭하고 수조 개의 파라미터를 보유하게 되었어요. 기업과 연구소에서는 더 높은 품질의 작업을 준비함과 동시에 이를 뒷받침해 줄 수 있는 고성능 컴퓨팅 모델도 함께 찾게 되는데요. 하지만 높은 성능, 에너지 효율성 등을 모두 만족하는 GPU를 찾기는 쉽지 않아요.
오늘은 AI 전문 기업 씨이랩에서 소개하는 고성능 컴퓨팅 모델 NVDIA H100·H200 GPU를 통해 여러분의 고민과 선택의 폭을 줄여드리도록 할게요!
고성능 AI 학습과 추론의 대표 모델 NVIDIA H100 |
NVIDIA H100는 고성능 컴퓨팅과 인공지능(AI) 관련 작업에 최적화된 GPU로 굉장히 유명한데요. 최대 256개의 GPU를 연결한 NVIDIA Hopper 아키텍처를 기반으로, 성능과 전력 효율 면에서 압도적인 컴퓨팅 파워와 고속 메모리 속도를 자랑하고 있어요. 특히 전용 트랜스포머 엔진을 탑재하여, 대규모 머신러닝 AI 모델의 훈련 및 추론을 가능하게 하고, 다양한 산업에서 이용되고 있습니다 :) 👍
또한, 이전 세대 모델인 A100과 비교하여 9배 높아진 AI 학습 능력, 30배 향상된 AI 추론 능력, 최대 7배 높은 HPC 애플리케이션 성능까지 종합적으로 약 6배 뛰어난 컴퓨팅 성능을 제공해요! 현재 시장에서 가장 성능이 뛰어난 모델이기도 하죠.
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NVDIAI H100, A100 모델 대비 높아진 주요 성능
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NVIDIA H100 컴퓨팅 성능 핵심 요약
1. 고성능 Tensor 코어: H100은 최신 세대의 Tensor 코어를 탑재하고 있으며, FP8, FP16, TF32 및 INT8 데이터 형식을 지원해요. 이는 AI 및 머신러닝 모델의 훈련과 추론 속도를 대폭 향상시켜 줘요.
2. HBM2e 메모리: H100은 80GB의 HBM2e 메모리를 지원하여, 빠른 메모리 대역폭(최대 3.2TB/s)을 제공해요. 대규모 데이터 세트를 처리하고, 복잡한 모델을 위한 메모리 용량을 확보해 줘요.
3. NVLink 및 PCIe 5.0: H100은 NVIDIA의 NVLink 기술과 PCIe 5.0을 지원하여 높은 대역폭의 데이터 전송과 여러 GPU 간의 효율적인 연결을 가능하게 합니다. 이를 통해 병렬 처리 및 데이터 전송 속도가 향상돼요.
4. Multi-Instance GPU (MIG): MIG 기술을 통해 H100은 하나의 GPU를 여러 개의 가상 GPU로 분할하여, 여러 워크 로드를 동시에 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이는 AI 연구 및 개발에 유용해요.
5. AI 프레임워크 최적화: TensorFlow, PyTorch 등 주요 AI 프레임워크와 호환되며, 최적화된 성능을 제공해요.
6. 고급 보안 기능: H100은 데이터 보호와 모델 무결성을 위한 강화된 보안 기능을 제공해요. 이를 통해 클라우드 환경에서도 중요한 데이터를 안전하게 처리할 수 있어요.
생성형 AI 및 고성능 컴퓨팅 워크 로드를 위한 NVIDIA H200 |
NVDIA H200은 H100의 후속 모델의 최신 데이터 센터 GPU에요. H200 역시 AI와 머신러닝 작업을 하기에 적합한 모델인데요. H100과 달리 양자화된 FP8 및 Tensor Core GPU를 탑재하여, 생성형 AI 및 고성능 컴퓨팅 워크 로드를 위한 방대한 양의 데이터를 처리하기 적합하죠.
특히 HBM3e를 탑재한 최초의 GPU인 H200의 메모리는 생성형 AI 및 LLM을 가속화하는 동시에 더 나은 에너지 효율과 낮은 소유 비용으로 개발 및 배포 작업이 가능해요. 따라서, NVIDIA H200은 데이터센터 내 공간 제약이 있는 고객에게 가장 이상적인 모델로, 규모에 상관없이 모든 AI 및 HPC 워크 로드를 가속화시켜줘요!
NVIDIA H200 컴퓨팅 성능 핵심 요약
1. Tensor 코어: H200은 5세대 Tensor 코어를 탑재하여, FP8, FP16 및 INT8 계열의 천문학적인 계산 성능을 제공해요. 이를 통해 대규모 딥러닝 모델 훈련과 추론을 가속화할 수 있답니다.
2. HBM 메모리: 빠른 HBM2e 메모리를 지원하여, 높은 메모리 대역폭과 용량을 제공해요. 이는 대규모 데이터 세트를 신속하게 처리하고, 사용할 수 있는 메모리의 양을 늘려줘요.
3. NVLink 및 PCIe 5.0: 높은 대역폭의 NVLink 및 PCIe 5.0 인터페이스를 통해 여러 H200 GPU를 연결할 수 있어, 병렬 처리를 최적화하고 데이터 전송 속도를 향상시켜줘요.
4. 산업 강화된 AI 프레임워크 지원: TensorFlow, PyTorch, RAPIDS와 같은 다양한 AI 및 데이터 사이언스 프레임워크에서 최적화되어 있어, 빠른 모델 개발과 배포를 지원해요.
5. Multi-instance GPU (MIG) 지원: GPU 리소스를 효율적으로 분할하여 여러 사용자 또는 워크 로드에 최대한 활용할 수 있도록 하여 AI 연구 및 개발 환경에서 유연성을 높입니다.
6. 높은 에너지 효율성: 향상된 아키텍처와 기술 덕분에 H200은 높은 성능을 유지하면서도 에너지 소비를 최소화해줘요.
NVIDIA H100·H200 제품 모델 별 스펙 비교 |
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H100 PCle
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H100 NVL
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H200 NVL
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GPU 메모리
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80GB HBM3
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94 GB
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141GB
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GPU 메모리 대역폭
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2TB/s
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3.9TB/s
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4.8TB/s
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인터페이스
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NVLINK: 600GB/s
PCle Gen5: 128GB/s |
NVLINK: 600GB/s
PCle Gen5: 128GB/s |
2 or 4 way NVIDIA NVLink bridge: 900GB/s
PCle Gen5: 128GB/s |
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전력 소비
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300~350w
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350~400w
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최대 650w
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멀티 인스턴스 GPU
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최대 7개
10GB 각각 |
최대 7개
12GB 각각 |
최대 7개
16.5GB 각각 |
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씨이랩은 2019년 국내 소프트웨어(SW) 기업 중 최초로 엔비디아 파트너사 자격을 획득한 이래, 2024년 기준 엔비디아 Preferred 등급의 파트너이자 SW 및 HW를 모두 제공하고 있는 베스트 파트너로 활동하고 있습니다.
2. SW/HW 전문성을 가졌는지 확인하세요.
AI 전문 기업 씨이랩은 AI 처리 및 머신러닝 등의 다양한 프로젝트를 수행하며 SW 및 HW의 풍부한 경험 노하우를 보유하고 있습니다. 다년간의 프로젝트 수행 노하우를 바탕으로, GPU 및 서버 자원을 더욱 효율적이게 운영할 수 있는 AI Appliance를 제공하고 있습니다. AI 인프라 최적화와 편의성을 최우선으로 설계 도와드립니다.
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