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안녕하세요. ^^
주식회사 아인시스 아이엔씨 정지훈 부장 입니다.
금일은 AI 딥러닝 등에 필수인 #NVIDIA 의 GPU #A100과 #H100의 다음 세대 제품으로 시장의 큰 관심을 받고 있는 있는 #H200 에 대해 알아 보도록 하겠습니다.
NVIDIA H200 데이터 시트 보기
2022년~2023년 까지는 A100이 대세였고, 2023년 부터 2024년 까지는 H100이 AI 와 딥러닝에서 가장 대세로 자리 잡았던 GPU 였습니다.
이를 이를 차세대 #Hopper 아키텍쳐 기반의 GPU를 NVIDIA가 23년 말경에 발표를 하였는데 이것이 바로 H200 입니다.
H200은 HBM3e 메모리가 탑재한 최초의 GPU로서 이는 1.4배 더 많은 메모리 대역폭을 사진 H100의 거의 두배에 달하는 용량 입니다.
H200은 Llama2와 같은 LLM을 처리 할 때 H100 GPU에 비해 추론 속도를 최대 2배까지 향상 시킬 수 있습니다.
H200은 보드에 CPU와 같은 방식으로 꼽아서 쓸 수 있는 SXM 방식과 PCI-Express 슬롯에 꼽아 쓸 수 있는 H200 NVL 모델이 있습니다.
NVIDIA H200 모델 별 스펙
상기 스펙표에서와 같이 SXM 모델이 PCI 타입의 제품에 비해 약간 더 나은 성능을 보여 줍니다.
SXM 폼펙터를 사용 하는 제품은 더욱 고성능 이지만, 최소 GPU 요구 구성 수량과 더욱 높은 금액으로 인하여 소규모 기업과 연구 기관 등에서 사용 하기에는 다소 부담이 되는 것이 사실 입니다.
Ampere 기반의 아키텍쳐에서 시작해서 Hopper, 그리고 가장 최신 아키텍쳐인 Blackwell 의 출시까지 확정된 현재 Hopper 기반의 H100이 출시 된 이유는 AI 시장에서의 GPU 성능 향상에 대한 요구가 올라가고 있기 때문 입니다.
아래 이미지는 NVIDIA의 GPU 출시 계획 로드맵 자료이니 참고 부탁 드립니다.
고성능 컴퓨팅 강화
NVIDIA H200 은 기존의 H100에 비해서 매우 크게는 아니지만, 그래도 의미있는 성과를 이뤘다고 볼 수 있습니다.
특히 CHAT GPT와 같은 서비스에서 사용 하는 LLM(Large Language Model)에서는 H100에 비해서 60% 정도의 향상 된 성능을 제공 합니다. (하기 엔비디아 공식 자료 참고)
HPC (High Performance Compution) 분야에서는 기존의 a100에 비해서는 약 2배 정도의 성능 향상이 있다는 결과가 있습니다.
에너지 및 TCO 절감
H200은 H100에 비해 약 50%의 전력 효율성을 보입니다.
이 부분은 동일한 전력으로 더욱 높은 수준의 성능을 제공 하므로 장비의 운용 비용을 대폭 줄일 수 있는 이점이 있습니다.
NVIDIA H200 데이터 시트 보기
포스팅을 마치며...
최근 전세계적으로 어려운 경제 상황에도 불구 하고 AI 시장은 지속적인 폭발적인 성장을 이루고 있습니다.
이에 따라 고성능 GPU에 대한 시장의 수요가 매우 높아지고 있는 상황 인데요
#Hopper(호퍼) 뿐만 아니라 #Blackwell(블랙웰) 차세대 아키텍터로 개발된 제품들은 과연 얼마나 뛰어난 성능을 실제로 보여줄지 큰 기대가 됩니다.
참고로 저희 아인시스에서는 엔비디아의 다양한 GPU들을 취급 및 유통하고 있사오니 제품에 대한 문의 및 견적은 하기로 연락 부탁 드립니다.
감사 합니다. ^^
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