[NVIDIA] 서버 / 데이터센터용 GPU 6종 !!

 

 

📌 1. NVIDIA A100-v4 시리즈 (Ampere 아키텍처)

🧠 공통 특징

• Ampere 아키텍처 기반으로 AI/ML, HPC(고성능 컴퓨팅) 전용 GPU. 빠른 Tensor Core, 높은 메모리 대역폭 지원.
• MIG(Multi-Instance GPU) 기능으로 하나의 GPU를 여러 개의 논리 GPU로 분할해 여러 작업을 동시에 실행 가능.

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🔹 A100-v4-80 GB

✔ 메모리: 80 GB HBM2e — 대규모 모델/데이터 처리에 유리
✔ 메모리 대역폭: 매우 높음 (약 1.9 TB/s 이상)
✔ Tensor 성능: FP16/bfloat16/TF32 등 다양한 정밀도 고속 지원

사용 상황

• 대규모 AI 모델 훈련/추론 (13B~65B 이상의 모델)
• 대용량 데이터 분석/시뮬레이션
• HPC(과학/공학) 워크로드
• 높은 batch size/긴 시퀀스 처리에 유리
  → 특히 메모리에 크게 의존하는 작업(거대한 LLM 학습, 대규모 HPC 시뮬레이션)에 쓰임

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🔹 A100-v4-40 GB

✔ 메모리: 40 GB HBM2 — 80 GB 대비 절반
✔ Tensor 성능은 동일하지만 메모리 대역폭/용량이 작음

사용 상황

• 중간 규모 AI 모델 훈련/추론
• 7B~30B 규모 LLM 로컬/클라우드 학습
• 비용 효율을 우선시하는 AI/데이터 분석 시스템
  → 대부분의 standard AI/ML 작업에서 비용 대비 성능이 좋음

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📌 2. NVIDIA H100-80 GB-IB-DDN (Hopper 아키텍처)

✔ 아키텍처: Hopper (4세대 Tensor Core, FP8 지원)
✔ 메모리: 80 GB HBM3이며 InfiniBand (IB)-DDN 네트워크 최적화된 모델.
✔ NVLink 4.0, NDR InfiniBand등 노드/클러스터 확장 성능 강화.

특징

• A100 대비 모델 학습/추론 성능 크게 향상 (특히 대형 LLM)
• FP8 정밀도 지원으로 LLM 트랜스포머 처리 성능 최적화
• 클러스터 환경에서 GPU 간 통신 효율 극대화

사용 상황

• 초대형 LLM (예: 100B+ 매개변수) 학습
• 대규모 생성 AI 실서비스 inference
• GPU 클러스터/엑사스케일 AI 환경
  → 데이터센터/AI 연구소 수준의 산업/학술용 AI 워크로드에 주로 사용.

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📌 3. NVIDIA H200-141 GB (Hopper 차세대)

✔ 메모리: 141 GB HBM3e 및 매우 높은 대역폭 (~4.8 TB/s)
✔ Tensor 성능: H100 대비 FP8/TF32 처리량도 향상
✔ 대규모 LLM/Inference에 특화됨.

특징

• H100보다 메모리 용량/대역폭 크게 증가
• 대형 LLM, 긴 컨텍스트 모델, 복잡한 RAG(검색 결합 생성) 워크로드에 뛰어남
• 멀티 GPU 확장/동시 inference 효율 높음

사용 상황

• 초대규모 AI inference, 긴 컨텍스트 챗봇
• RAG, 멀티모달(텍스트+영상) AI 시스템
• 모델 sharding 없이 대형 파라미터 모델 직접 처리 필요할 때
  → 엔터프라이즈급 AI 솔루션/제품 배포에 적합.

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📌 4. NVIDIA V100-32 GB (Volta 아키텍처)

✔ 아키텍처: Volta (1세대 Tensor Core)
✔ 메모리: 32 GB HBM2
✔ Tensor Cores: 성능은 현재 A100/H100보다 낮음
✔ NVLink로 GPU 간 빠른 연결 가능

특징

• 과거 AI/HPC 데이터센터에서 표준 역할
• FP32/FP64 혼합 연산이 강점 (HPC 중심)

사용 상황

• 예전 AI 학습/추론 레거시 워크로드
• HPC/과학 계산, 물리 시뮬레이션
• 모델 규모가 크지 않은 딥러닝 훈련/추론
  → 최신 GPU 대비 상대적으로 저렴하며 레거시 시스템 유지/연구에 적합.

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📌 5. NVIDIA L40s-48 GB (Ada Lovelace 아키텍처)

✔ 메모리: 48 GB GDDR6 — AI + 그래픽 + 미디어 등 다목적 GPU
✔ Tensor/RT 코어 포함, AI 학습/추론 + 그래픽/렌더링 통합 성능 제공
✔ 멀티모달 워크로드 지원 — AI + 비주얼/렌더링 동시 처리 가능

특징

• FP8 Tensor 지원으로 AI inference/training 성능 경쟁력 있음
• 그래픽, 3D 렌더링, 비디오 처리까지 융합 워크로드에 적합
• NVLink 미지원(단일 GPU로 처리)

사용 상황

• AI inference & 소형/중형 training
• 멀티모달 AI(텍스트+이미지+비디오) 서비스
• 그래픽/시뮬레이션/Omniverse/비디오 생성 하이브리드 워크로드
  → GPU 기반 AI＋시각화가 동시에 필요한 환경에 강점.

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📊 비교 요약

GPU	아키텍처	메모리	주요 용도
A100-80 GB	Ampere	80GB	대규모 AI/HPC, 대용량 데이터
A100-40 GB	Ampere	40GB	중형 AI/ML, 효율적 비용
H100-80 GB-IB-DDN	Hopper	80GB	대형 LLM 훈련/Inference, 클러스터
H200-141 GB	Hopper	141GB	초대형 모델, 긴 컨텍스트
V100-32 GB	Volta	32GB	레거시 AI/HPC
L40s-48 GB	Ada Lovelace	48GB	AI + 그래픽/렌더링 통합 workloads

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🧠 언제 어떤 GPU를 고를까?

✨ 대규모 LLM/생성AI 훈련

• H200 > H100 > A100-80GB (메모리/통신 강점)

⚡ Inference 중심 / 클라우드 서비스

• L40s / H100 (FP8 최적화된 inference 처리)

💡 범용 AI + 그래픽 + 멀티미디어

• L40s

📊 비용 대비 AI 연구/개발

• A100-40GB

🔬 기존 AI/HPC 유지/연구

• V100 (레거시 환경)