GPU 및 AI 서버 벤치마크

AI 비교
GPU 성능 간략히 보기

하나의 명확한 표로 현재 GPU의 AI 추론 속도, VRAM 및 훈련 처리량을 보여줍니다 — 워크스테이션 카드부터 데이터센터 Blackwell 하드웨어까지. 참고 번호를 통해 작업에 적합한 GPU를 선택하는 데 도움을 드립니다.

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403

상위 지표

288 GB

최대 VRAM

카드 비교

GPU 비교

AI 서버

=100

인덱싱된 RTX 3090

4–288 GB

VRAM 범위

선택 2

직접 비교

재고 있음

연결된 제품 또는 서비스와 관련된 내용

*순위표 (01)

The 상위 3개, 순위가 매겨진

이 분야에서 가장 높은 AI 추론 지수. 아래 숫자들은 모두 RTX 3090을 기준으로 100으로 조정된 값입니다.

2 실버

RTX Pro 5000 Blackwell

48 GB VRAM · Flagship

285지수

High-throughput production inference

1 골드

RTX Pro 6000 Blackwell

96 GB VRAM · Flagship

403지수

Largest LLMs without quantization, multi-tenant serving

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3 청동

RTX 4090 Pro

48 GB VRAM · High-end

238지수

Best price-to-performance for serious inference

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전체 필드

모든 :GPU 수, 하나의 표

Vram으로 필터링하고, 어떤 열이든 정렬하며, 두 행 중 하나의 +를 탭하면 바로 아래의 헤드투헤드 경기장으로 보내집니다.

A vs B 첫 번째 선택은 A가 되고, 두 번째 선택은 B가 되어 — 그들은 아래에서 직접 맞붙습니다. 이동하여 비교하십시오 ↓

GPU ↕	VRAM ↕	AI 지수 ▼	FP16 TFLOPS ↕	훈련 ↕	최고의 선택을 위해
RTX Pro 6000 Blackwell 상점 내 Flagship	96 GB	403	—	—	Largest LLMs without quantization, multi-tenant serving
RTX Pro 5000 Blackwell Flagship	48 GB	285	—	—	High-throughput production inference
RTX 4090 Pro 상점 내 High-end	48 GB	238	—	—	Best price-to-performance for serious inference
RTX 5090 상점 내 High-end	32 GB	207	419.1	—	Fastest single-GPU inference & image generation
A100 40GB 상점 내 High-end	40 GB	152	312.0	1,396 img/s	Proven data-center training workhorse
RTX Pro 4500 Blackwell 상점 내 Mid	32 GB	146	—	—	Balanced training + inference workstation
RTX 4080 Super Pro Mid	32 GB	139	—	—	Mid-range inference & light fine-tuning
RTX 4090 상점 내 Mid	24 GB	133	165.2	1,301 img/s	Best all-round price-to-performance card
RTX 3090 상점 내 Mid	24 GB	100	35.6	905 img/s	Budget-friendly entry into serious AI work
V100 32GB Entry	32 GB	84	125.0	—	Legacy data-center training
RTX Pro 4000 Blackwell 상점 내 Entry	24 GB	83	—	—	Compact workstation inference
V100 16GB Entry	16 GB	62	125.0	833 img/s	Light training / dev environments
RTX 4070 Ti Super Mid	16 GB	56	—	—	Hobbyist projects & prototyping
RTX A4000 Entry	16 GB	51	19.2	—	Entry-level dev work, small models
RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q 상점 내 Flagship	96 GB	—	—	—	Power-efficient Max-Q variant for dense workstation builds
RTX Pro 6000 Blackwell Workstation 상점 내 Flagship	96 GB	—	—	—	Boxed workstation edition, same silicon as Server Edition
B200 SXM Flagship	180 GB	—	2,250.0	—	Largest-scale multi-GPU training clusters
B100 SXM 상점 내 Flagship	192 GB	—	1,750.0	—	Massive-context LLM training & serving
Instinct MI350X Flagship	288 GB	—	2,306.9	—	Massive VRAM pool for huge models, AMD ROCm stacks
Instinct MI325X Flagship	256 GB	—	1,307.4	—	Large-model inference with huge memory headroom
H200 SXM 상점 내 Flagship	141 GB	—	989.5	—	High-bandwidth-memory LLM serving at scale
H200 NVL 상점 내 Flagship	141 GB	—	989.5	—	PCIe/NVLink-bridge alternative to SXM for air-cooled racks
Gaudi 3 Flagship	128 GB	—	1,835.0	—	Intel-based large-scale training alternative
Instinct MI300X Flagship	192 GB	—	1,307.4	—	Single-GPU serving of very large open-weight models
H100 SXM5 상점 내 Flagship	80 GB	—	989.5	—	Industry-standard large-model training & inference
RTX 6000 Ada Flagship	48 GB	—	—	—	Top-tier workstation for training & rendering
RTX 5090 Blower 상점 내 High-end	32 GB	—	419.1	—	Blower-style RTX 5090 for dense multi-GPU builds
RTX 5090D V2 (China) 상점 내 High-end	24 GB	—	—	—	China-compliant RTX 5090 variant, cost-efficient rigs
H100 NVL 상점 내 High-end	94 GB	—	835.5	—	Dual-GPU NVLink inference for very large models
H100 PCIe High-end	80 GB	—	756.5	—	PCIe-server LLM training & inference
H800 상점 내 High-end	80 GB	—	756.5	—	China-compliant H100 equivalent, reduced NVLink bandwidth
A800 80GB 상점 내 High-end	80 GB	—	312.0	—	Export-compliant A100 alternative for restricted regions
A100 80GB 상점 내 High-end	80 GB	—	312.0	—	Proven large-batch training workhorse
A800 40GB 상점 내 High-end	40 GB	—	312.0	—	China-compliant A100 equivalent for large-scale training
L40S 상점 내 High-end	48 GB	—	733.0	—	Mixed training + inference + rendering server card
RTX 5000 Ada 상점 내 High-end	32 GB	—	—	—	High-end workstation training & inference
Instinct MI250X High-end	128 GB	—	383.0	—	Large-memory AMD training clusters
RTX 4070 Ti Mid	12 GB	—	40.1	—	Strong price-to-performance for local inference
L4 Mid	24 GB	—	242.0	—	Low-power inference & video AI at scale
L40 상점 내 Mid	48 GB	—	181.1	—	Graphics + AI mixed workloads on one card
Instinct MI210 상점 내 Mid	64 GB	—	181.0	—	PCIe AMD training/inference card
Instinct MI100 Mid	32 GB	—	184.6	—	Earlier-gen AMD CDNA training/inference card
L20 상점 내 Mid	48 GB	—	119.5	—	Efficient server inference with large VRAM
Radeon RX 7900 XTX Mid	24 GB	—	122.8	—	AMD consumer flagship for local inference
RTX 4080 Super Mid	16 GB	—	104.4	—	Strong mid-range inference & gaming/AI hybrid use
Radeon RX 7900 XT Mid	20 GB	—	103.2	—	AMD mid-high consumer inference card
RTX 4080 Mid	16 GB	—	97.5	—	Solid mid-range inference workstation card
Quadro RTX 8000 상점 내 Mid	48 GB	—	32.6	—	Large-VRAM legacy workstation for bigger models
A40 Mid	48 GB	—	149.7	—	Large-VRAM data-center inference card
A30 상점 내 Mid	24 GB	—	165.0	—	Efficient shared-server inference
A10 상점 내 Mid	24 GB	—	125.0	—	Cost-efficient cloud inference card
RTX 4500 Ada 상점 내 Mid	24 GB	—	39.6	—	Workstation training with large VRAM headroom
RTX A6000 Mid	48 GB	—	38.7	—	Large-VRAM workstation for bigger models
RTX 3090 Ti Mid	24 GB	—	40.0	—	High-VRAM consumer card for local models
RTX 3080 Ti Mid	12 GB	—	34.1	—	Strong mid-range gaming/AI hybrid card
Arc A770 Mid	16 GB	—	39.4	—	Budget Intel card for OpenVINO/local inference
T4 Entry	16 GB	—	65.0	—	Very low-power cloud inference card
RTX A5000 Entry	24 GB	—	27.8	—	Reliable mid-VRAM workstation card
RTX A4500 상점 내 Entry	20 GB	—	23.6	—	Small-batch workstation training
RTX 4000 Ada 상점 내 Entry	20 GB	—	26.7	—	Compact single-slot workstation inference
RTX 4000 SFF Ada 상점 내 Entry	20 GB	—	38.4	—	Small-form-factor workstation inference
RTX 3080 Entry	10 GB	—	29.8	—	Affordable gaming/AI hybrid card
RTX 2000 Ada 상점 내 Entry	16 GB	—	24.0	—	Low-power small-form-factor inference
Quadro RTX 5000 상점 내 Entry	16 GB	—	22.3	—	Legacy Turing workstation card, small models
Intel Flex 170 상점 내 Entry	16 GB	—	138.0	—	Media/video-AI inference card
RTX 3070 Entry	8 GB	—	20.3	—	Cheapest realistic entry point for small models
RTX 4060 Ti 16GB Entry	16 GB	—	22.1	—	Budget 16GB card for local LLM experiments
RTX A2000 상점 내 Entry	12 GB	—	8.0	—	Ultra-low-power dev / edge inference
RTX 4070 Entry	12 GB	—	29.1	—	Affordable current-gen dev/inference card
Radeon RX 7800 XT Entry	16 GB	—	74.4	—	AMD mid-tier card with generous VRAM
Tesla P100 상점 내 Entry	16 GB	—	18.7	—	Legacy Pascal data-center training card
RTX 4060 Entry	8 GB	—	15.1	—	Cheapest current-gen entry inference card
Instinct MI50 Entry	32 GB	—	26.8	—	Cheap secondhand AMD VRAM for local inference
Radeon RX 7600 Entry	8 GB	—	43.5	—	Budget AMD card for light local inference
T1000 상점 내 Entry	8 GB	—	—	—	Ultra-low-power display/dev card, not AI-focused
Quadro P2200 상점 내 Entry	5 GB	—	—	—	Legacy budget workstation card, minimal AI use
T400 상점 내 Entry	4 GB	—	2.2	—	Display-output card, not suitable for real AI workloads
Quadro P1000 상점 내 Entry	4 GB	—	—	—	Ultra-budget entry GPU, not recommended for AI workloads

표시 :전체 카드 수의 78

Multi-GPU 시스템

AI 서버 — 전체 시스템 컴퓨트

멀티-GPU 서버는 단일 카드와 다르게 평가되지 않습니다 — 중요한 것은 내부 모든 GPU의 총 계산력입니다. 아래의 총 계산력은 위 표에서 일치하는 카드별 FP16 TFLOPS 수치를 GPU 수와 곱한 것으로, 서버가 동일한 벤치마크 규모에 유지되도록 합니다. 48 시스템 현재 AI 하드웨어 카탈로그에 등록되어 있으며 — 전체 사양 및 가격을 보시려면 이름을 탭하세요.

서버	GPU 구성	총 VRAM	총 컴퓨트 (FP16 TFLOPS)	가격
NVIDIA DGX B200 DGX / Desktop	8x Blackwell GPUs, 1,440GB	1,440 GB	18,000.0	$515,000
Gigabyte G893-SD1-AAX5 Rack Server	8x B200 SXM (HGX B200)	1,440 GB	18,000.0	견적 요청
Gigabyte G893-ZD1-AAX5 Rack Server	8x B200 SXM (HGX B200)	1,440 GB	18,000.0	견적 요청
HGX B200 8-GPU Baseboard Baseboard	8x B200, 1,536GB HBM3e	1,536 GB	18,000.0	견적 요청
NVIDIA DGX H100 DGX / Desktop	8x H100 SXM5, 640GB	640 GB	7,916.0	$6,700
NVIDIA DGX H200 DGX / Desktop	8x H200 SXM5, 1,128GB	1,128 GB	7,916.0	견적 요청
ASRock Rack 6U8X-EGS2 Rack Server	8x H200 SXM	1,128 GB	7,916.0	$2,500
ASUS ESC N8-E11 Rack Server	8x H200 SXM (HGX)	1,128 GB	7,916.0	$2,600
Dell PowerEdge XE9680 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$22,000
Gigabyte G593-SD2-AAX1 Rack Server	8x H100 SXM, 640GB	640 GB	7,916.0	$5,600
Gigabyte G593-ZD2 (H100 Barebone) Rack Server	8x H100 SXM5 (barebone)	640 GB	7,916.0	$45,000
Gigabyte G593-ZD2 (H200 Barebone) Rack Server	8x H200 SXM5 (barebone)	1,128 GB	7,916.0	견적 요청
Lenovo ThinkSystem SR675 V3 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$300,000
Lenovo HGX H200 8-GPU Server Rack Server	8x H200 SXM, 141GB each	1,128 GB	7,916.0	견적 요청
Quanta S7PH H100 Rack Server	8x H100 SXM	640 GB	7,916.0	$280,000
Quanta S7PH H200 (Barebone) Rack Server	8x H200 SXM (barebone)	1,128 GB	7,916.0	$20,000
HGX H100 Baseboard (Liquid) Baseboard	8x H100 SXM5, 640GB, liquid-cooled	640 GB	7,916.0	$3,400
HGX H100 8-GPU Baseboard Baseboard	8x H100 SXM5, 640GB	640 GB	7,916.0	$3,400
HGX H200 8-GPU Baseboard (Air) Baseboard	8x H200 SXM, 1,128GB, air-cooled	1,128 GB	7,916.0	견적 요청
HGX H200 8-GPU Baseboard (Liquid) Baseboard	8x H200 SXM, 1,128GB, liquid-cooled	1,128 GB	7,916.0	견적 요청
NVIDIA DGX H800 DGX / Desktop	8x H800 SXM5, 640GB	640 GB	6,052.0	견적 요청
Supermicro HGX H800 SYS-821GE Rack Server	8x H800 SXM	640 GB	6,052.0	$5,499
HGX H200 4-GPU Baseboard Baseboard	4x H200 SXM, 564GB	564 GB	3,958.0	$180,000
Lenovo HGX H200 4-GPU Board Baseboard	4x H200 SXM, liquid-cooled	564 GB	3,958.0	$7,800
Supermicro SYS-741GE-TNRT Compact	4x H100 PCIe	320 GB	3,026.0	$5,999
NVIDIA DGX A100 DGX / Desktop	8x A100 SXM4, 640GB	640 GB	2,496.0	견적 요청
Exeton Quasar 640X Rack Server	8x A100 SXM, 640GB NVLink	640 GB	2,496.0	견적 요청
Gigabyte G492-ZD0 (Used) Rack Server	8x A100 SXM	640 GB	2,496.0	견적 요청
Supermicro AS-4124GO-NART+ Rack Server	8x A100 HGX	640 GB	2,496.0	$13,000
HGX A100 8-GPU Baseboard (640GB) Baseboard	8x A100 SXM4, 640GB	640 GB	2,496.0	$5,600
HGX A100 8-GPU Baseboard (320GB) Baseboard	8x A100 SXM4 40GB, 320GB total	320 GB	2,496.0	견적 요청
NVIDIA DGX Station A100 DGX / Desktop	4x A100, 160GB	160 GB	1,248.0	$85,000
RTX 5090 Full System Compact	Pre-built RTX 5090 AI workstation	32 GB	419.1	$6,000
ASUS Ascent GX10 DGX / Desktop	GB10 Grace Blackwell Superchip	128 GB	—	견적 요청
ASUS ESC8000A-E12P Rack Server	Dual EPYC 9004, up to 8x GPU	—	—	견적 요청
ASUS XA NB3I-E12 Rack Server	8x B300 NVL (HGX B300 NVL8)	—	—	$7,999
Gigabyte H263-S67 (2U 4-Node) Compact	2U 4-node high-density chassis	—	—	$18,000
NVIDIA DGX Spark DGX / Desktop	GB10 Grace Blackwell Superchip	128 GB	—	견적 요청
NVIDIA Jetson AGX Orin Dev Kit Edge	Edge AI module, 64GB	64 GB	—	견적 요청
QuantaGrid D74H-7U Rack Server	8-GPU chassis (barebone)	—	—	견적 요청
Supermicro AS-8125GS-TNHR (Refurb) Rack Server	8-GPU server (refurbished)	—	—	견적 요청
Supermicro AS-8126GS-NB3RT Rack Server	8x B300 NVL (HGX B300 NVL8)	—	—	$450,000
Supermicro GH200 SuperServer DGX / Desktop	NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip (used)	—	—	견적 요청
Supermicro SYS-111C-NR-G1 Compact	1U GPU-ready server	—	—	$5,600
Supermicro SYS-212H-TN-G1 Compact	2U GPU-ready server	—	—	견적 요청
Supermicro SYS-511E-WR-G1 Compact	1U GPU-ready server	—	—	$3,500
Supermicro SYS-521C-NR-G1 Compact	2U GPU-ready server	—	—	$4,500
Supermicro SYS-522GA-NRT Compact	RTX PRO 6000 / L40S multi-GPU	—	—	견적 요청

직접 대결

반드시 두 장의 카드를 링에 넣으세요

이미 위에서 두 개의 선호 GPU를 발견하셨나요? 두 개의 GPU를 선택하여 VRAM, 추론 인덱스, FP16 계산 및 학습 처리량에서 경쟁하는 모습을 지켜보십시오 — 어떤 GPU가 이기고 그 이유에 대한 간단한 설명과 함께.

파이터 A

RTX Pro 6000 Blackwell

Flagship

403추론 지수

쇼핑몰에서 보기 ↗︎

파이터 B

RTX 3090

Mid

100추론 지수

쇼핑몰에서 보기 ↗︎

96 GB VRAM 24 GB

403 AI 추론 지수 100

— 계산 (FP16 TFLOPS) 35.6

— 훈련 처리량 905 img/s

판결 우승자는 AI 추론에서 about 4.0×만큼 RTX 3090보다 앞서 있습니다. 또한 더 많은 VRAM (96 GB 대 24 GB)을 갖추고 있어 더 큰 모델에 적합합니다.

RTX 3090에 대한 데이터 지수 = 100 · "—"는 해당 카드에 대한 공개 벤치마크가 없음을 의미합니다

방법론

이 숫자들이 의미하는 바

게시된 벤치마크를 수집하십시오

우리는 공개적으로 발표된 GPU-클라우드 벤치마크 데이터를 시작점으로 삼습니다 — 누구나 확인할 수 있는 검증 가능한 숫자이며, 내부 추측은 없습니다.

세 가지 실질적인 작업 부하를 평가하십시오

모든 카드는 LLM 추론, 이미지 생성 및 비전 분야에서 측정되며 — AI 하드웨어가 실제로 하루 종일 수행하는 작업입니다.

LLM 추론

인기 있는 오픈웨이트 모델의 토큰 생성 속도, 경량 8B 어시스턴트부터 70B 이상 헤비급까지.

이미지 생성

확산 모델 처리량 및 지연 시간, 빠른 터보 파이프라인부터 제품 수준 렌더링까지 모두 포함합니다.

비전 및 OCR

실제 병렬 부하 하에서의 다중 모드 이미지 이해 및 문서 OCR 처리량

모든 지표를 RTX 3090 = 100으로 인덱싱하십시오

모든 점수는 RTX 3090을 기준으로 하는 100점 만점 척도에 맞춰지며 — 따라서 두 그래픽카드를 한눈에 비교할 수 있습니다.

훈련 처리량

독립적으로 출판된 싱글-GPU 수치(초당 이미지 수)는 해당 카드에 대해 일치하는 벤치마크가 있을 경우에 표시됩니다.

참고용 기준 데이터입니다 — 실제 결과는 소프트웨어 스택, 드라이버, 배치 크기 및 작업량에 따라 달라질 수 있습니다. 성능을 보장하지 않습니다.

이 용어들이 처음이신가요? 인공지능 GPU 선택을 위한 일반 안내서

직접 연결 팀

하드웨어를 찾을 수 없으신가요? 문의해 주세요.

이 페이지의 숫자에 대해 특정 GPU, 전체 서버 구성 또는 궁금한 점이 있으시면 언제든 문의해 주십시오 — 실제 엔지니어가 답변하며 보통 두 시간 내에 회신 드립니다.

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알맞은 카드를 선택하십시오

어떤 GPU가 귀하의 작업 부하에 적합합니까

GPU 계층과 실제 실행 계획에 맞는 대략적인 가이드입니다.

대표제품

최고의 수준 — 수천 명의 사용자에게 AI를 제공하는 기업을 위해 제작되었습니다.

상대적 성과

70B+ 모델, 양자화 없음
다중 임대 생산 서비스
대규모 배치 미세 조정

일반 카드RTX Pro 6000 · H200 · B200

고급형

엄격한 팀과 무거운 일일 작업 부하를 위한 진지한 생산력.

상대적 성과

30B–70B 추론
실시간 이미지 생성
소규모 교육

일반 카드RTX 5090 · H100 · A100

중급 범위

적정 가격대의 강력한 성능 — 소규모 팀이 정당화할 수 있는 가격입니다.

상대적 성과

8B–30B 모델 추론
최고의 가성비
독립 개발자 작업량

일반 카드RTX 4090 · RTX 3090 · L40S

입력

합리적인 방법으로 진입 — 배우고, 프로토타입을 제작하며, 작은 모델들을 로컬에서 실행하십시오.

상대적 성과

프로토타이핑 및 학습
소형 모델 미세 조정
경량 개발 환경

일반 카드RTX A4000 · RTX 4060 Ti · T4

자주 묻는 질문

AI Inference Index는 인공 지능 추론 성능 지표를 의미하며, 특정 시스템 또는 하드웨어가 AI 추론 작업을 수행하는 능력과 효율성을 나타냅니다. 이 지표는 일반적으로 추론 속도, 처리 능력, 에너지 효율성 등을 종합하여 평가하며, AI 모델의 실시간 처리 능력과 전체 성능 향상에 중요한 역할을 합니다.

이것은 GPU가 LLM 추론, 이미지 생성 및 비전 작업 부하를 통합하여 수행하는 성능을 보여주는 단일 상대 수치로, RTX 3090이 항상 100이 되도록 조정되었습니다. 점수 200은 대략 RTX 3090의 전체 처리량이 두 배임을 의미합니다.

가장 높은 AI 추론 지수을 가진 GPU는 무엇입니까?

RTX Pro 6000 Blackwell은 현재 AI 추론 지수 403으로 우리 순위를 선도하고 있습니다 — 이는 RTX 3090 기본 모델의 전체 추론 처리량의 약 4배에 해당하며 — 양자화 없이 가장 큰 LLM을 위한 96 GB VRAM과 함께 제공됩니다.

가장 가성비가 뛰어난 GPU는 어떤 것입니까?

RTX 5090 (AI Inference Index 207, 32 GB) 및 RTX 4090 (Index 133, 24 GB)는 단일 GPU 추론 및 이미지 생성에 가장 강력한 가격 대비 성능을 제공합니다. RTX 4090 Pro 버전은 더 큰 모델을 위해 48 GB의 VRAM을 추가하면서도 소비자용 가치가 유지됩니다.

가장 적합한 GPU는 사용하는 대형 언어 모델의 크기와 요구 사항에 따라 다르지만, 일반적으로 다음 GPU들이 선호됩니다: 1. NVIDIA A100: 높은 성능과 대용량 메모리(40GB 또는 80GB)를 갖추고 있어 대형 언어 모델의 학습과 추론에 적합합니다. 2. NVIDIA H100: 최신 아키텍처를 기반으로 한 최고 성능 GPU로, 대형 모델과 복잡한 작업에 뛰어난 성능을 발휘합니다. 3. NVIDIA RTX 3090 또는 4090: 비교적 저렴한 가격대에 높은 성능을 제공하며, 작은 또는 중간 규모의 언어 모델에 적합합니다. 4. NVIDIA Titan RTX: 연구용으로 적합하며, 대규모 모델을 다룰 수 있는 성능을 가지고 있습니다. 최종 선택은 모델 크기, 예산, 그리고 병렬 처리 능력 요구 사항에 따라 결정됩니다.

양자화 없이 제공되는 가장 큰 LLM에 대해 RTX Pro 6000 Blackwell(96 GB), H200(141 GB), Instinct MI300X(192 GB)와 같은 플래그십 데이터 센터 카드들은 전체 모델을 상주시키기 위한 메모리 여유를 제공합니다. 8B에서 30B 모델의 경우, 단일 RTX 5090 또는 RTX 4090이 훌륭한 처리량을 비용의 일부분으로 제공합니다.

이 하드웨어를 MillionMiner에서 구매하실 수 있습니까?

예 — 최신 NVIDIA GPU와 전체 AI 서버는 AI 하드웨어 카탈로그를 통해 제공되며, 전 세계 DDP 배송 및 B2B 가격은 문의 시 가능합니다.

왜 RTX 3090이 기준이 되나요?

이는 가장 널리 배포된 AI 지원 GPU 중 하나로, 최신과 구형 하드웨어를 비교하는 데 있어 실용적이고 잘 이해된 기준점입니다.

더 많은 VRAM이 항상 더 나은 성능을 의미하나요?

아니요. VRAM은 어떤 모델 크기와 배치 크기가 모두 적합한지를 결정합니다 — 이것이 바로 속도를 결정하지는 않습니다. VRAM이 적은 그래픽카드라도 아키텍처와 메모리 대역폭이 더 강하다면 더 높은 추론 인덱스를 기록할 수 있습니다.

어떤 GPU가 대형 AI 모델에 가장 많은 VRAM을 가지고 있습니까?

AMD Instinct MI350X가 288 GB로 선두를 달리며, 그 다음은 MI325X가 256 GB입니다. NVIDIA 카드 중 B100 SXM은 192 GB, H200은 141 GB의 고대역폭 메모리를 제공합니다. 더 많은 VRAM은 더 큰 모델과 더 큰 배치를 여러 GPU에 나누지 않고도 로드할 수 있게 해줍니다.

AI 추론 지수와 FP16 TFLOPS의 차이점은 무엇입니까?

FP16 TFLOPS는 제조업체가 발표한 이론적인 최대 계산 수치로, 순수 하드웨어의 한계치를 의미합니다. AI 추론 지수는 LLM, 이미지 및 비전 작업에 대한 공개 벤치마크를 기반으로 한 측정된 워크로드 기반 점수입니다. 카드가 높은 이론 TFLOPS를 보여줄 수 있지만, 메모리 대역폭이나 소프트웨어 지원이 저해될 경우 실제 지수는 낮을 수 있습니다.

NVIDIA H100과 H200은 각각의 설계 목표와 성능 특성에 차이가 있는 그래픽 프로세서입니다. 아래에서 두 모델의 주요 차이점을 비교하여 설명드립니다. 성능 및 아키텍처 - H100: Hopper 아키텍처 기반으로, 높은 연산 성능과 효율성을 제공합니다. 특히 딥러닝과 인공지능 워크로드에 최적화되어 있으며, FP64, FP32, FP16 등 다양한 정밀도에서 높은 성능을 자랑합니다. - H200: 아직 공식적으로 발표되지 않은 모델로, H100의 후속 또는 업그레이드 버전으로 예상됩니다. 향상된 아키텍처와 함께 더 높은 연산 성능, 향상된 하드웨어 가속 기능이 기대됩니다. 메모리 및 대역폭 - H100: HBM2E 메모리 탑재와 함께 대역폭이 매우 높아 복잡한 연산 처리에 적합합니다. - H200: 예상되는 구성으로, 더 빠른 메모리 또는 향상된 대역폭을 제공할 가능성이 있습니다. 에너지 효율 - H100: 높은 성능과 함께 탁월한 에너지 효율을 보여줍니다. - H200: 기술 발전으로 인해 더욱 향상된 에너지 효율이 기대됩니다. 응용 분야 - H100: 딥러닝, AI, 과학적 시뮬레이션, 데이터 분석 등에 적합합니다. - H200: 이전 세대보다 더 넓은 범위의 고성능 컴퓨팅 작업에 활용될 것으로 예상됩니다. 요약 H100은 현재 시장에서 강력한 성능과 효율성을 자랑하는 GPU이며, H200은 앞으로의 출시를 통해 더 높은 성능과 혁신적인 기능들이 기대됩니다. 공식 발표와 세부 사양이 공개됨에 따라, 구체적인 비교와 평가가 가능할 것입니다.

두 GPU 모두 Hopper-아키텍처 데이터 센터 GPU로 989,5 FP16 TFLOPS의 성능을 자랑합니다. 차이점은 메모리 용량에 있는데, H200은 더 빠른 HBM3e 141 GB를 탑재하고 있으며, H100은 80 GB를 탑재하고 있어 더 큰 모델과 더 긴 컨텍스트 윈도우를 높은 지속 처리량으로 지원합니다. 대부분의 신규 LLM 서비스 배포에는 H200이 더 강력한 선택입니다.

저희는 GPU 비교 기능을 제공하지 않으며, 특정 GPU의 성능 비교는 관련 기술 리뷰 또는 벤치마크 사이트를 참조하시기 바랍니다.

네. 이 페이지의 비교 Arena를 사용하여 저희가 리스트한 78개의 GPU 중 두 개를 선택하고, 각각의 AI 추론 지수, VRAM, FP16 TFLOPS 및 훈련 처리량을 나란히 확인하세요. 각 지표의 승자가 강조되어 있습니다.

AI 모델을 학습시키기 위해 필요한 GPU는 다음과 같습니다. 1. NVIDIA RTX 3090 또는 RTX 4090 2. NVIDIA A100 또는 H100 3. NVIDIA Titan RTX 4. NVIDIA RTX A6000 또는 A40 5. NVIDIA RTX 6000 또는 8000 이들 GPU는 대용량의 메모리와 높은 병렬 처리 능력을 갖추고 있어 AI 모델의 학습 작업에 적합합니다. 다만, 예산과 작업 규모에 따라 적절한 GPU를 선택하시는 것이 중요합니다.

훈련은 추론보다 훨씬 더 많은 메모리와 연산 능력을 요구하므로 H100, H200, B200 또는 Instinct MI300X 클래스와 같은 대용량 VRAM과 높은 FP16 TFLOPS를 갖춘 플래그십 카드에 유리합니다. 저희의 Training Throughput 컬럼은 공개된 벤치마크가 존재하는 경우 초당 단일 GPU 이미지 수를 보여줍니다 — 예를 들어 A100 40GB에서는 1,396 이미지/초, RTX 3090에서는 905 이미지를 기록합니다.

또한 전체 멀티-GPU AI 서버도 판매하십니까?

네. 78개의 개별 GPU와 함께 H100, H200 및 Blackwell 가속기를 기반으로 구축된 HGX 및 DGX 클래스 시스템을 포함한 48개의 완전한 다중 GPU AI 서버를 나열하며, 대규모 교육 및 프로덕션 추론에 적합합니다. 구성 및 B2B 가격 문의해 주시기 바랍니다.

벤치마크에는 AMD와 Intel GPU도 포함되어 있나요, 아니면 NVIDIA만 포함되어 있나요?

세 가지 모두 포함되어 있습니다. 전체 NVIDIA 라인업과 함께 AMD Instinct 가속기(MI350X, MI325X, MI300X, MI250X) 및 Radeon 카드를 포함하며, Intel Gaudi 3 및 Arc도 함께 제공되어 하나의 일관된 지표에서 여러 공급업체의 제품을 비교할 수 있습니다.

이 벤치마크 수치는 얼마나 정확합니까?

모든 수치는 공개된 벤치마크 및 제조사 데이터를 바탕으로 수집되어 일관된 지표로 집계된 것으로, 참고용입니다. 실제 결과는 소프트웨어 스택, 드라이버, 배치 크기 및 작업량에 따라 달라질 수 있으므로, 이 숫자들은 성능 보장보다는 비교 가이드로서 참고하시기 바랍니다.

이 데이터는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

우리는 새로운 GPU 세대가 출시되거나 더 많은 벤치마크 데이터가 제공될 때마다 수치를 검토하고 갱신합니다.

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