스펙시트 뜯어보기

H200 B200 차이, 무엇을 기준으로 비교해야 할까GPU 세대 비교 자료를 찾다 보면 "B200이 H200보다 4~5배 빠르다"는 문장을 흔히 만납니다. 그런데 이 숫자를 그대로 예산안에 넣으면 거의 확실하게 어긋납니다. 이유는 단순합니다. 그 비교는 B200을 NVFP4로, H200을 FP8로 돌린 결과입니다. H200이 속한 Hopper 세대에는 FP4 텐서코어 자체가 없으니, 애초에 같은 조건에서 잰 숫자가 아닙니다.같은 FP8끼리 놓고 보면 그림이 달라집니다. NVIDIA 공식 수치 기준 H200 SXM의 FP8은 3,958 TFLOPS(스파시티 적용), B200은 9 PFLOPS(스파시티 적용)로 약 2.27배입니다. SemiAnalysis가 GLM-5로 측정한 FP8 대 FP8 실측치는 약..

H200 NVL 개요엔터프라이즈 AI 서버 도입을 검토하는 담당자라면 H100, H200, H200 NVL 세 모델의 차이를 표 하나로 정리해두는 것이 좋습니다. 세 제품 모두 NVIDIA Hopper 아키텍처를 기반으로 하지만, 폼팩터(SXM/PCIe)와 메모리 구성에 따라 도입 조건과 견적 구조가 크게 달라집니다.특히 H200 NVL은 "SXM 8-GPU 시스템을 새로 짤 수 없는 환경을 위한 PCIe 공랭 옵션"으로 이해하는 것이 정확합니다. 연산 성능(TFLOPS) 자체는 기존 H100 NVL과 동일하고, 개선된 부분은 메모리 용량·대역폭·NVLink 확장성입니다. 이 글은 2026년 8월 7일 기준 NVIDIA 공식 제품 페이지와 공식 블로그에서 확인된 수치만 근거로 삼았고, 출처마다 표기가 갈..

H100 H200 개요엔비디아 H100과 H200은 현재 대규모 AI 학습·추론 인프라에서 가장 널리 채택되는 데이터센터급 GPU다. 두 제품은 같은 Hopper 아키텍처(CUDA Compute Capability 9.0, sm_90)를 공유하지만, H200은 HBM3e 메모리를 탑재해 용량과 대역폭을 끌어올린 강화판이라는 점에서 도입 검토 시 항상 함께 비교되는 조합이다. 문제는 "H200이 무조건 더 빠르다"는 식의 단순 비교가 실제 벤치마크 결과와 상당 부분 어긋난다는 점이다. 2026년 8월 기준으로 공개된 MLPerf 제출 결과, 인프라 기업의 자체 실측 자료, 그리고 대규모 클러스터 운영 사례를 종합하면 GPU 선택은 "어떤 워크로드를 돌리는가"에 따라 결론이 완전히 달라진다. 이 글에서는 제..

H100 H200 개요엔비디아 H100과 H200 GPU는 대규모 언어모델 학습·추론 인프라를 구축하려는 기업이라면 반드시 마주치는 선택지다. 문제는 스펙 비교만으로 끝나지 않는다는 데 있다. 수억 원대 서버를 직접 구매할지, 클라우드나 Neocloud(GPU 특화 클라우드 사업자)에서 시간 단위로 임대할지는 스펙보다 재무 구조가 더 크게 가른다.2026년 8월 기준 시장 상황을 보면, 임대 쪽은 CoreWeave 같은 사업자가 시간당 가격을 공식 홈페이지에 투명하게 공개하는 반면, 구매 쪽은 DGX H100·DGX H200 같은 통합 시스템의 정가를 엔비디아가 여전히 공식 발표하지 않고 있다. 이 비대칭 구조가 의사결정을 어렵게 만드는 핵심 원인이다. 확정된 공식 수치(NVIDIA·AWS·CoreWea..

H200 개요AI 인프라 도입을 검토하는 실무자 대부분은 "H100과 H200 중 무엇을 선택해야 하는가"라는 질문에서 출발한다. 문제는 이 질문 자체가 절반만 맞다는 점이다. NVIDIA 공식 자료를 기준으로 보면 H200은 H100 대비 메모리 용량이 80GB에서 141GB HBM3e로 약 1.76배, 메모리 대역폭이 3.35TB/s에서 4.8TB/s로 약 1.4배 늘어났지만, FP64·FP32·TF32·FP16·FP8 연산 성능(TFLOPS)은 H100과 완전히 동일하다(2026년 7월 31일 NVIDIA 공식 자료 기준). 즉 H200은 "더 빠른 H100"이 아니라 "메모리 병목이 있는 워크로드에서만 빨라지는 H100"이다. 실제로 NVIDIA가 공식 제품 페이지에서 홍보하는 "Llama2 70..

H100 개요대규모 AI 모델을 학습하거나 서빙하는 조직이라면 한 번쯤 H100과 H200 중 무엇을 도입해야 하는지 고민하게 된다. 두 제품은 이름만 보면 세대 차이가 큰 것처럼 느껴지지만, 실제로는 연산 성능(TFLOPS)이 완전히 동일하고 메모리 용량·대역폭만 달라진 파생 모델에 가깝다. 이 차이를 정확히 이해하지 못하면 워크로드에 맞지 않는 장비를 고가에 도입하는 실수로 이어질 수 있다. 특히 제조사 공칭 스펙은 스파시티(sparsity) 적용 기준으로 표기되는 경우가 많아, 실제 학습·추론 처리량을 스펙시트 수치만으로 추정하면 상당한 괴리가 발생한다. 이 글은 2026년 7월 31일 기준 확인 가능한 제조사 공식 자료와 전문 매체 실측 벤치마크를 대조해, 도입 검토 시 반드시 짚어야 할 기준을 ..