[NVIDIA] H100 vs A100 비교 (+2025년 최신 정리)

 

 

 

NVIDIA H100 vs A100 비교 (2025년 최신 정리)

AI GPU, 고성능 컴퓨팅, LLM 학습용 GPU, H100 vs A100, FP8 지원, Transformer Engine

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1. 목차

1. 소개: GPU 선택의 중요성
2. NVIDIA A100 vs H100 주요 사양 비교
   • 2.1 아키텍처 및 출시 연도
   • 2.2 코어 수 및 메모리 구성
   • 2.3 연산 성능 차이
   • 2.4 메모리 대역폭 및 캐시
   • 2.5 NVLink, PCIe, MIG 비교
3. AI 성능 벤치마크 (2025년 기준)
   • 3.1 GPT, BERT 등 모델 기준
   • 3.2 FP8, Transformer Engine, DPX 활용
4. 전력 소모 및 효율성
5. 비용 대비 성능 (TCO 관점)
6. 용도별 GPU 선택 가이드
7. 결론 및 미래 전망

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2. NVIDIA A100 vs H100 주요 사양 비교

2.1 아키텍처 및 출시 연도

• A100은 2020년 출시된 Ampere 아키텍처 기반 GPU로, 다양한 AI 워크로드와 고성능 연산을 위한 데이터센터용 GPU입니다.
• H100은 2022년 공개된 Hopper 아키텍처 GPU로, 특히 **대규모 언어 모델(LLM)**과 Transformer 기반 모델을 위한 전용 기능이 탑재된 차세대 모델입니다.

2.2 코어 수 및 메모리 구성

• A100: 약 6,912개의 CUDA 코어, 3세대 Tensor Core, 40GB 또는 80GB의 HBM2e 메모리
• H100: 최대 18,432개의 CUDA 코어, 4세대 Tensor Core, 80GB의 HBM3 메모리
• 트랜지스터 수:
  • A100: 약 540억 개
  • H100: 약 800억 개

2.3 연산 성능 차이

• FP64 (Double Precision):
  • A100: 9.7 TFLOPS
  • H100: 30 TFLOPS
• FP32 (Single Precision):
  • A100: 19.5 TFLOPS
  • H100: 60 TFLOPS
• TF32 (TensorFloat-32):
  • A100: 156 TFLOPS (312 TFLOPS with sparsity)
  • H100: 500 TFLOPS (1,000 TFLOPS with sparsity)
• FP16/BF16:
  • A100: 312 TFLOPS (624 TFLOPS with sparsity)
  • H100: 1,000 TFLOPS (2,000 TFLOPS with sparsity)
• INT8 처리량:
  • A100: 624 TOPS (1,248 TOPS with sparsity)
  • H100: 2,000 TOPS (4,000 TOPS with sparsity)

2.4 메모리 대역폭 및 캐시

• A100: HBM2e, 최대 2 TB/s 대역폭
• H100: HBM3, 최대 3.35 TB/s 대역폭
• H100은 L2 캐시와 메모리 접근 속도도 개선되어 모델 처리 속도 및 추론 처리량이 더 뛰어납니다.

2.5 NVLink, PCIe, MIG 비교

• NVLink:
  • A100: 3세대, 600 GB/s
  • H100: 4세대, 900 GB/s
• PCIe 인터페이스:
  • A100: Gen4
  • H100: Gen5
• MIG (Multi-Instance GPU):
  • A100과 H100 모두 최대 7개 인스턴스 가능
  • H100은 MIG 성능이 개선되어 더 강력한 격리와 리소스 분할 가능

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3. AI 성능 벤치마크 (2025년 기준)

3.1 GPT, BERT 등 모델 기준

• GPT-3 학습:
  • A100 기준을 1로 봤을 때, H100은 최대 9배 빠른 학습 가능 (FP8 지원 기반)
• BERT 추론:
  • A100 대비 H100은 최대 30배 빠른 처리 속도 기록
• Token 처리량:
  • A100: 초당 약 130 tokens (13B 모델 기준)
  • H100: 최적화 시 초당 250~300 tokens

3.2 FP8, Transformer Engine, DPX 활용

• FP8 지원:
  • H100은 Transformer Engine을 통해 FP8 연산을 자동으로 혼합 정밀도 연산(FP8 + FP16)으로 처리
  • 연산량 감소 + 정확도 유지 → 대규모 모델에 유리
• DPX (Dynamic Programming Extensions):
  • H100에만 존재하는 기능으로, 특정 알고리즘 처리에서 A100 대비 최대 7배 성능 향상 가능

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4. 전력 소모 및 효율성

• A100:
  • PCIe: 약 300W
  • SXM: 약 400W
• H100:
  • PCIe: 약 350W
  • SXM: 최대 700W
• 전력은 더 많이 소모되지만, 성능 대비 전력 효율 (Performance per Watt) 은 H100이 더 우수
• 대규모 연산, 클러스터 환경에서 전력 효율성 면에서도 유리

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5. 비용 대비 성능 (TCO 관점)

5.1 클라우드 기준 시간당 비용

• A100 40GB: 약 $1.42/hr
• A100 80GB: 약 $1.76/hr
• H100 80GB: 약 $2.74/hr
  ※ 2025년 기준 Northflank 및 JarvisLabs.io 데이터 기준

5.2 온프레미스 구매 시 고려 사항

• 초기 도입 비용은 H100이 A100 대비 최대 80% 이상 더 높음
• 그러나 처리 속도, 전력 효율, GPU 활용률 측면에서 장기적으로 ROI가 더 좋음

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6. 용도별 GPU 선택 가이드

목적	추천 GPU
예산이 제한적인 환경에서의 학습 및 추론	A100
GPT-3 이상 대규모 모델 학습	H100
멀티 테넌시 환경에서 가상화 필요	H100 (향상된 MIG)
저전력 및 냉각이 중요한 온프레미스 환경	A100
최신 LLM 추론 서비스 및 대규모 배치 처리	H100

 

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7. 결론 및 미래 전망

2025년 기준으로 볼 때, H100은 AI 성능에서 A100을 압도적으로 앞지르는 GPU입니다. 특히 FP8 연산, Transformer Engine, HBM3 메모리, NVLink 4세대 지원 등은 초대규모 언어 모델 학습이나 초고속 추론에 적합합니다.

반면 A100은 비용 효율성, 낮은 전력 소비, 적당한 성능으로 중소 규모의 AI 워크로드나 에너지 제약이 있는 환경에 여전히 매우 유효합니다.

향후 NVIDIA는 **Blackwell 아키텍처 (예: B100)**를 포함해 FP4 연산, 더 높은 확장성과 통신 속도를 지원하는 차세대 GPU를 출시할 예정이며, H100은 그 사이의 가장 강력한 LLM용 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다.