[GPU] NVIDIA H100 vs A100 비교분석 !!
NVIDIA의 **H100 (Hopper 아키텍처)**과 **A100 (Ampere 아키텍처)**는 고성능 컴퓨팅(HPC), AI 트레이닝/추론, 데이터 분석 등을 위해 설계된 데이터센터용 GPU입니다.
H100은 A100의 후속 제품으로, 성능, 아키텍처, 기능 면에서 여러 가지 중요한 개선이 이루어졌습니다.
아래에 세부적인 차이점을 항목별로 비교해드립니다.
✅ H100 vs A100 비교
| 항목 | NVIDIA A100 | NVIDIA H100 |
|---|---|---|
| 출시 연도 | 2020년 (Ampere) | 2022년 (Hopper) |
| 아키텍처 | Ampere | Hopper |
| 제조 공정 | TSMC 7nm | TSMC 4N (커스터마이즈된 4nm 공정) |
| 트랜지스터 수 | 약 540억 개 | 약 800억 개 |
| GPU 메모리 | 40GB 또는 80GB HBM2e | 80GB HBM3 |
| 메모리 대역폭 | 최대 2TB/s | 최대 3.35TB/s |
| FP64 (Double Precision) | 9.7 TFLOPS | 30 TFLOPS |
| FP32 (Single Precision) | 19.5 TFLOPS | 60 TFLOPS |
| TF32 (Tensor Float 32) | 156 TFLOPS (312 TFLOPS with sparsity) | 500 TFLOPS (1,000 TFLOPS with sparsity) |
| FP16 / BF16 | 312 TFLOPS (624 TFLOPS with sparsity) | 1,000 TFLOPS (2,000 TFLOPS with sparsity) |
| INT8 | 624 TOPS (1,248 TOPS with sparsity) | 2,000 TOPS (4,000 TOPS with sparsity) |
| NVLink | 3세대, 600GB/s | 4세대, 900GB/s |
| PCIe | PCIe Gen 4 | PCIe Gen 5 |
| 멀티 인스턴스 GPU (MIG) | 최대 7개 인스턴스 | 최대 7개 인스턴스 (개선된 성능 격리) |
| 특이점 | - | Transformer Engine 탑재 |
🔍 아키텍처 차이 설명
1. 아키텍처 성능 차이 (Ampere vs Hopper)
-
**Ampere(A100)**는 기존 Turing 대비 큰 도약이었지만,
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**Hopper(H100)**는 AI 특화 기능을 전면에 내세운 차세대 아키텍처로, 특히 대규모 언어 모델(LLM), Transformer, 추론 성능에서 혁신적 성능 향상을 제공.
2. Transformer Engine (H100 전용)
-
GPT, BERT 등 Transformer 기반 모델 학습·추론에 최적화된 전용 엔진 탑재.
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자동 Mixed Precision (FP8/FP16)을 사용하여 연산량을 줄이면서 정확도를 유지.
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실제 GPT-3 학습 시 H100은 A100 대비 최대 9배 빠른 속도 제공 가능 (NVIDIA 주장).
3. 메모리 및 대역폭
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H100은 HBM3 메모리를 사용하여 더 높은 대역폭 제공 (최대 3.35TB/s).
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데이터 입출력 병목 현상을 줄이고, 대규모 모델 처리에 효율적.
4. PCIe & NVLink
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H100은 PCIe Gen 5와 **4세대 NVLink (900GB/s)**를 지원하여 시스템 간 통신 성능도 크게 향상됨.
5. 멀티 인스턴스 GPU (MIG)
-
A100과 H100 모두 최대 7개의 가상 GPU 인스턴스를 제공하지만,
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H100의 MIG는 더 정교한 자원 분할과 보안 격리를 제공하여 멀티 테넌시 환경에서 효율적.
🧠 AI 모델 학습 성능 비교 (예시)
| 모델 | A100 | H100 | 속도 향상 |
|---|---|---|---|
| GPT-3 (175B 파라미터) 학습 시간 | 기준 | 약 4~9배 빠름 | ✅ |
| BERT 추론 | 기준 | 최대 30배 빠름 (FP8 활용 시) | ✅ |
위 수치는 NVIDIA 발표 기준이며, 실제 성능은 워크로드 및 최적화 정도에 따라 다를 수 있습니다.
✅ 요약 정리
| 항목 | H100 장점 요약 |
|---|---|
| 성능 | AI 학습/추론 성능 압도적 향상 (최대 9배 이상) |
| 연산 지원 | FP8 지원 + Transformer Engine으로 대규모 모델 최적화 |
| 대역폭 | HBM3 메모리 및 향상된 대역폭 |
| 확장성 | PCIe Gen5 + NVLink 4세대로 빠른 통신 |
| 미래지향성 | GPT-4, GPT-5 등 LLM 세대 대응에 적합 |
🤖 어떤 상황에 어떤 GPU가 적합한가?
| 목적 | 권장 GPU |
|---|---|
| 비용 효율적인 학습/추론 | A100 (중소형 모델에 적합) |
| 초대규모 모델 학습, LLM, Transformer | H100 |
| 멀티 테넌시, 가상화 환경 | H100 (개선된 MIG) |
| 최신 AI 연구 (FP8, GPT-4급 모델) | H100 |
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