H100과 H200의 차이점은 무엇입니까?

두 제품 모두 동일한 GH100 Hopper GPU die를 사용하며, 계산 능력은 (~3.9 PFLOPS FP8 sparse)로 동일합니다. H200는 HBM2e를 HBM3e 메모리로 교체했으며, 용량은 80 GB에서 141 GB로 증가하고 대역폭은 3.35 TB/s에서 4.8 TB/s로 향상되었습니다. 따라서 H200는 대형 모델이 단일 GPU에 적합해야 하고 높은 처리량이 요구되는 추론 중심 작업에 더 적합합니다.

RTX PRO 6000 Blackwell이 데이터 센터 GPU를 대체할 수 있습니까?

추론 작업의 경우 — 96 GB ECC GDDR7 용량이 H100 PCIe의 80 GB를 초과하며, 모든 표준 PCIe 워크스테이션 슬롯에 장착할 수 있습니다. 학습의 경우, H100/H200 SXM 폼팩트와 NVSwitch는 훨씬 높은 GPU 간 대역폭과 더 높은 순수 FLOPS를 동일 TDP에서 제공합니다. RTX PRO 6000은 NVSwitch 인프라 없이 로컬에서 높은 VRAM 용량이 필요할 때 더 나은 선택입니다.

SXM 및 PCIe 버전 간의 차이점은 무엇입니까?

SXM GPU (H100 SXM5, H200 SXM5)는 PCIe 슬롯이 아닌 전문 베이스보드에 장착되며, NVSwitch 패브릭을 통해 서로 연결되어 각 GPU당 900 GB/초의 GPU 간 대역폭을 제공합니다. PCIe 버전은 표준 서버 및 워크스테이션에 적합하지만, 다중 GPU 통신을 위해 NVLink 브리지(2 GPU) 또는 PCIe 대역폭(x16, 약 64 GB/초)에 제한됩니다. 8개 이상의 GPU 클러스터에서 모든 GPU 간 통신이 필요한 경우, SXM NVSwitch 시스템이 필수적입니다.

70B 매개변수 모델을 실행하려면 약 3.5TB 이상의 VRAM이 필요합니다.

FP16 (16비트) 정밀도에서 70B 모델은 약 140 GB의 VRAM이 필요하며, H200(141 GB) 한 대로 처리할 수 있습니다. INT8 양자화에서는 약 70 GB가 필요합니다. INT4 (GGUF Q4)에서는 약 35~40 GB가 필요하며, 이는 H100 80 GB 또는 RTX 4090 2개에 적합합니다. RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB)는 단일 GPU에서 INT8 70B 모델을 처리할 수 있으며 KV 캐시를 위한 공간도 있습니다.

RTX 5090는 AI 작업에 적합합니까?

RTX 5090은 지역 AI 추론, 이미지 생성(Stable Diffusion, Flux, DALL-E 3 복제본), 비디오 합성 및 소형에서 중형 모델의 미세 조정에 적합합니다. 32 GB GDDR7은 FP16에서 13B 모델을 실행하고, INT4에서 70B 모델을 구동하는 데 충분합니다. 다중 GPU 학습 클러스터의 경우 NVLink 대역폭과 더 큰 메모리 용량 때문에 데이터 센터 GPU가 여전히 더 적합합니다.

A100이 무엇인지 그리고 아직 구입할 가치가 있는지요?

NVIDIA A100 (Ampere 아키텍처, 2020)은 여전히 능력 있고 널리 사용되는 AI GPU입니다. 40 GB 및 80 GB HBM2e 구성을 제공하며 312 TFLOPS FP16 Tensor Core 성능을 발휘합니다. 공급이 H100에 비해 원활해지면서 A100 가격이 더 합리적입니다. 추론 및 중간 정도의 학습 작업에 여전히 강력하며 최첨단 연구 또는 가장 큰 모델의 경우 H100/H200이 현재 선호됩니다.

귀사에서는 대량 또는 B2B GPU 구매를 제공합니까?

네. MillionMiner는 기업, 연구기관 및 클라우드 인프라 고객에게 대량 GPU 주문 서비스를 제공합니다. H100, H200, A100, RTX PRO 6000의 다중 유닛 구매에 대한 가격 문의는 당사 영업팀에 연락해 주시기 바랍니다. 운송 물류, 조립, 청구서를 암호화폐를 포함한 여러 통화로 마련해 드릴 수 있습니다.

어떻게 하면 MillionMiner에 연락하여 GPU 선택에 도움을 받을 수 있나요?

저희 팀은 WhatsApp (+49 176 777 888 33), 이메일 및 전화로 연중무휴 24시간 이용하실 수 있습니다. 저희는 트레이닝과 추론 작업 부하에 적합한 GPU 선택, 다중 GPU 클러스터 설계, B2B 구매를 도와드립니다. 문의하시거나 FAQ를 방문하시면 즉시 답변을 받으실 수 있습니다.

GPU 판매용 구매: NVIDIA RTX 5090, A100, H100 및 RTX PRO 6000

MillionMiner에서 NVIDIA GPU를 구매하세요. 소비자용 Blackwell부터 데이터 센터용까지, AI 및 전문가 작업에 적합합니다. 이용 가능한 카드에는 블로워 버전의 RTX 5090 32GB 및 RTX 4090 24GB, RTX PRO 6000 Blackwell 96GB, A100 및 H100 Tensor Core GPU가 있습니다. 새로운 제품이며 제조사 보증이 포함되어 있으며, 별도 기재가 없는 한 그렇지 않습니다.

모든 GPU는 전 세계 DDP 무료 배송이 가능하며, 결제 시 최종 착륙 비용이 반영됩니다. 다중 카드 구성을 원하실 경우, 당사 사전 구축된 GPU 서버 제품을 참조하시거나, 전원 및 냉각이 제공되는 우리의 미국 데이터 센터에 카드가 배치되도록 요청할 수 있습니다. 전체 GPU 제품군을 아래에서 확인하십시오.

5.0

4.97

4.5

GPU 판매용 구매: NVIDIA RTX 5090, A100, H100 및 RTX PRO 6000

$36,500.00

NVIDIA

재고 있음

Nvidia H200 NVL (141GB) AI 및 HPC GPU

시작하며

$46,899.00

NVIDIA

재고 있음

Nvidia H100 SXM (80GB) AI 및 HPC GPU

시작하며

$26,500.00

검증된 재고

모든 GPU는 배송 전에 테스트 및 점검을 완료했습니다

빠른 배송

1~3영업일 내 배송

크립토 결제 가능

BTC, ETH, USDT 및 기타로 결제하세요

전문가 지원

AI 및 GPU 인프라 전문 인력 상시 대기

AI 및 GPU 컴퓨팅

전문 AI GPU를 위한 훈련, 추론 및 HPC 작업 부하

AI 혁명은 놀라울 만큼 적은 수의 실리콘 칩에 의해 구동됩니다. NVIDIA의 데이터 센터 GPU 라인업은 H100 및 H200 Tensor Core GPU부터 RTX PRO 6000 Blackwell, RTX 5090에 이르기까지, 대형 언어 모델, 디퓨전 모델, 과학적 시뮬레이션, 고주파 추론 파이프라인이 작동하는 계산 기초를 나타냅니다. 저희는 엔터프라이즈 고객, 연구소, AI 스타트업 및 클라우드 인프라 운영자를 위해 데이터 센터 가속기, 워크스테이션 GPU, 전문 시각화 카드를 포함한 전체 NVIDIA 전문 제품군을 재고로 보유하고 있습니다.

H200 메모리 BW

4.8 TB/s

HBM3e @ 141 GB 용량

H100 AI 성능

3.9 PFLOPS

FP8 희소 텐서 연산

RTX PRO 6000 VRAM

96 GB

GDDR7 ECC — Blackwell 아키텍처

RTX 5090 VRAM

32 GB GDDR7

Blackwell GB202 — 3.352 GB/s BW

NVIDIA Profesionelle GPU 라인업

작업 스테이션에서 하이퍼스케일 데이터 센터까지

H100 SXM / PCIe

80 GB HBM2e

기업용 AI 훈련의 핵심 역할을 하는 Miner. 3,35 TFLOPS FP64, NVLink 900 GB/s. SXM 버전은 DGX H100 시스템에서 다중 GPU NVSwitch 구조에 적합합니다.

H200 SXM / PCIe

141 GB HBM3e

H100의 후속 제품입니다. 동일한 Hopper GPU 칩을 사용하지만 메모리 용량이 1.76배 더 크고 대역폭이 4.8 TB/s에 달하여 긴 컨텍스트 윈도우를 사용하는 LLM 추론에 매우 중요합니다.

A100 PCIe / SXM

40 GB / 80 GB HBM2e

이전 세대의 작업용 서버가 여전히 활발히 사용되고 있습니다. 312 TFLOPS FP16 Tensor Core. 원래 및 맞춤형 PCIe 구성에서 폭넓게 제공됩니다.

RTX PRO 6000 Blackwell

96 GB GDDR7 ECC

역대 최고의 워크스테이션 GPU입니다. 전체 PCIe 폼팩터, NVLink 브리지 지원, 4세대 Tensor Cores를 탑재하였으며, 로컬 LLM 추론과 렌더링에 이상적입니다.

RTX 5090 (GB202)

32 GB GDDR7

NVIDIA의 소비자 플래그십 제품인 Blackwell 아키텍처 기반. 21,760 CUDA 코어, 3,352 GB/s 메모리 대역폭. 혼합 워크로드 및 추론에 가장 적합한 단일 GPU.

RTX 4090 (Ada)

24 GB GDDR6X

이전 Ada 세대. 16,384 CUDA 코어, 1008 GB/s BW. 여전히 강력한 성능을 발휘하며 추론 클러스터를 위한 보다 합리적인 가격대를 제공합니다.

T1000 (Professional)

8 GB GDDR6

엣지 추론 및 디스플레이 출력 작업에 적합한 저전고 프로페셔널 GPU. 최소 전력 소모, 무소음 작동, 랙 밀집 배치를 지원합니다.

A2 / L4 (PCIe)

16 / 24 GB GDDR6

추론 최적화 Ada 및 Ampere PCIe GPU. 전력 제약이 있는 서버 슬롯 — 72 W TDP —에 맞게 설계되었으며, 대규모 배치를 위한 강력한 INT8 처리량을 제공합니다.

NVIDIA 아키텍처 이야기

Hopper, Ada Lovelace 및 Blackwell — 인공지능 시대를 이끄는 세 대륙

NVIDIA는 AI 붐이 시작된 이후 세 가지 주요 GPU 마이크로아키텍처를 출시했습니다. Hopper 아키텍처 (H100, H200)는 Transformer Engine을 도입했는데, 이는 하드웨어 블록으로서 한 레이어 처리 내에서 FP8과 FP16 간 정밀도를 동적으로 전환하여 처리량을 극대화하면서도 의미 있는 정확도 손실 없이 작동합니다. 이것이 70억 개 이상의 파라미터 모델을 상용화할 수 있게 만든 설계 혁신이었습니다.

Ada Lovelace (RTX 4090, L4, L40S)는 4세대 Tensor Core를 전문가 및 프로슈머 시장에 선보였으며, 상당히 향상된 레이 트레이싱 하드웨어도 함께 제공합니다. Ada 카드는 소비자 접근성과 전문가 기능의 적절한 조화를 이루어, 부티크 추론 배포 및 창작 AI 워크스테이션에 있어 지배적인 선택이 되고 있습니다.

Blackwell (RTX 5090, RTX PRO 6000, GB200 NVL72)은 현재 세대입니다. Blackwell은 최고급 데이터 센터용 부품에 이중 다이 GPU 설계, 1.8 TB/s 다이-투-다이 대역폭의 NVLink 5.0, 그리고 FP4 지원이 포함된 5세대 Tensor Cores를 도입했습니다. RTX PRO 6000 Blackwell은 워크스테이션 수준에 96 GB ECC 메모리를 제공하여 H100 PCIe보다 더 많은 용량을 갖추고 있어, 이전에는 클라우드 전용이었던 작업 부하를 로컬에서 실행할 수 있게 합니다.

나란히

H100 vs H200 vs RTX PRO 6000 Blackwell

현대 AI 인프라를 대표하는 작업장 및 단일 노드 서버 계층의 세 GPU.

Hopper

H100 SXM5

최고의 훈련용

메모리 80 GB HBM2e

메모리 대역폭 3.35 TB/s

FP8 Sparse 3.9 PFLOPS

TDP 700 W (SXM)

NVLink NVLink 4 — 900 GB/s

폼 팩터 SXM5 / PCIe

분산 훈련의 골드 스탠다드. NVSwitch에 연결된 SXM 버전은 8-GPU DGX급 노드에 필수입니다. PCIe 버전은 표준 서버에 적합합니다.

Hopper

H200 SXM5

최적의 추론 용â

메모리 141 GB HBM3e

메모리 대역폭 4.8 TB/s

FP8 Sparse 3.9 PFLOPS

TDP 700 W (SXM)

NVLink NVLink 4 — 900 GB/s

폼 팩터 SXM5 / PCIe

이 동일한 Hopper GPU는 H100과 동일하지만 거의 두 배에 달하는 메모리 용량과 훨씬 더 높은 대역폭을 자랑합니다. 긴 컨텍스트 길이로 70B 이상의 매개변수 모델을 대규모로 서비스하는 데 이상적입니다.

Blackwell

RTX PRO 6000 BW

최고의 워크스테이션

메모리 96 GB GDDR7 ECC

메모리 대역폭 ~1.8 TB/s

텐서 코어 5th-gen, FP4/FP8/FP16

TDP 300 W (PCIe)

NVLink NVLink Bridge (optional)

폼 팩터 Dual-slot PCIe x16

일반 PCIe 슬롯에 H100보다 더 많은 VRAM을 탑재하고 있습니다. 어떤 워크스테이션이나 타워 서버에도 적합합니다. 70B 모델을 로컬에서 실행할 수 있습니다. RTX PRO 6000 Server Edition은 랙 최적화 배포를 위해 디스플레이 출력을 제거하였습니다.

적합한 GPU 선택하기

훈련 대비 추론 대비 워크스테이션: 어떤 GPU가 필요하십니까?

모델을 학습하는 GPU가 반드시 서비스를 제공하는 데 가장 적합한 GPU는 아닙니다. 학습에는 최대 FLOPS와 동시에 매개변수, 그래디언트, 옵티마이저 상태를 저장할 수 있는 대용량 메모리가 필요합니다 — AdamW로 미세 조정된 70B 모델은 클러스터 전체에 500 GB 이상의 VRAM이 필요합니다. 이러한 규모의 학습을 위해서는 NVSwitch를 통해 연결된 H100 또는 H200 SXM 노드가 업계 표준이며, 원시 계산 능력과 NVLink 대역폭의 조합을 제공하여 모든 GPU를 원활하게 작동시킵니다.

추론 작업은 FLOPS보다 메모리 용량과 대역폭에 더 중점을 둡니다. INT4로 양자화된 70B 모델은 대략 40 GB를 차지하며 — 이는 H200가 여유 있게 서비스할 수 있음을 의미하며, NVLink Bridge로 연결된 RTX PRO 6000 Blackwell 카드 2개도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 고처리량 추론 서비스를 위해 H200의 4.8 TB/s 대역폭은 동시 요청 배치에서도 지연 시간을 낮게 유지합니다.

로컬 워크스테이션 사용 사례 — 연구, 창의적 AI, 로컬 LLM 채팅, 이미지 생성, 비디오 합성 —는 모델 크기 요구 사항에 따라 RTX PRO 6000 Blackwell(96 GB), RTX 5090(32 GB), 또는 A100(40/80 GB)으로 잘 지원됩니다. RTX 4090은 24 GB 미만의 양자화된 모델을 실행하는 사용자에게 가장 가격 경쟁력이 높은 옵션으로 남아 있습니다.

빠른 선택 가이드

워크로드에 맞는 적합한 하드웨어를 선택하십시오

LLM 훈련 (70B 이상)

H100 / H200 SXM

멀티 노드 NVSwitch 클러스터. 대규모 사전 학습 및 전체 미세 조정에 필수적입니다.

LLM 추론 (70B)

H200 or 2× RTX PRO 6000

장기 컨텍스트 서비스를 위한 고대역폭 메모리 필수. 워크스테이션 간 NVLink 브릿지.

LLM 추론 (7–13B)

RTX 5090 / A100 80GB

32–80 GB는 양자화된 서빙에 충분하며 강력한 INT8 처리량을 제공합니다.

지역 AI 워크스테이션

RTX PRO 6000 BW (96 GB)

PCIe 카드 중 가장 많은 VRAM. 비양자화된 34B 모델을 실행합니다. 신뢰성을 위해 ECC를 적용하였습니다.

이미지 / 비디오 생성

RTX 5090 / RTX 4090

높은 CUDA 코어 수 + 빠른 GDDR7 대역폭은 확산 추론에 이상적입니다.

엣지 / 저전력 추론

T1000 / L4 / A2

서브 75 W TDP. 싱글 슬롯 또는 낮은 프로파일. 밀집 랙 배치.

전문적인 시각화

RTX PRO 6000 / A100

ECC 메모리, 인증된 드라이버, 3D/CAD/시뮬레이션을 위한 대형 프레임 버퍼.

Blackwell 건축 하이라이트

블랙웰이 세대를 아우르는 도약인 이유

듀얼 다이 GPU 설계

Der GB200 verbindet zwei Blackwell GPU-Chips in einem einzigen Paket, die durch NVLink-C2C mit 1,8 TB/s verbunden sind — wodurch die PCIe-Flaschenhals zwischen den Verarbeitungseinheiten vollständig beseitigt wird.

5세대 텐서 코어

새로운 FP4 정밀도 모드는 추론 작업에 대해 FP8보다 최대 2배의 처리량을 제공합니다. NVIDIA의 마이크로스케일링 포맷(MXFP4)을 통해 정확도를 유지합니다.

NVLink 5.0

확장 대역폭은 Hopper에 비해 두 배로 증가 — GPU당 1.8 TB/s 양방향. NVL72 랙 구성에서 72개 Blackwell GPU를 하나의 논리적 유닛으로 연결하는 데 중요합니다.

RAS 엔진

전용 신뢰성, 가용성 및 서비스 가능성 엔진은 예측 하드웨어 결함 감지를 위해 설계되었으며 — 생산 추론 클러스터의 계획되지 않은 다운타임을 줄입니다.

기밀 컴퓨팅

GPU 워크로드를 위한 하드웨어 분리 TEE(신뢰 실행 환경). 독점 모델과 민감한 추론을 공유 클라우드 인프라에서 안전하게 실행할 수 있도록 지원합니다.

RTX PRO 6000 — PCIe 최상위 모델

96 GB GDDR7 ECC 표준 PCIe 듀얼 슬롯 폼팩터에 탑재. 워크스테이션 등급의 신뢰성과 데이터 센터급의 메모리 용량을 제공합니다. Server Edition은 디스플레이 출력이 제거됩니다.

NVIDIA Blackwell

RTX 5090 및 RTX PRO 6000: 전문가용 Blackwell

The GeForce RTX 5090는 Blackwell을 소비자 및 프로슈머 시장으로 진입시킵니다. 21,760 CUDA 코어와 1,792 GB/s 대역폭으로 작동하는 32 GB GDDR7 메모리를 가진 GB202 다이 위에 구축되었으며, 표준 데스크탑 PC에 적합한 가장 강력한 단일 GPU입니다. 클라우드 비용 없이 로컬 추론과 실험이 필요한 AI 연구원 및 개발자를 위해 RTX 5090은 실용적인 선택입니다.

RTX PRO 6000 Blackwell은 근본적으로 다른 방식을 취합니다: 소비자 게임 성능의 극대화 대신, NVIDIA는 96 GB의 ECC GDDR7 메모리를 갖춘 워크스테이션 GPU를 설계하였으며, 이는 이전 어떤 제조사의 PCIe GPU보다 많습니다. 서버 에디션과 Max-Q 워크스테이션 에디션은 각각 랙 마운트 및 모바일 배포를 커버합니다. 두 개의 RTX PRO 6000 카드가 NVLink 브리지를 통해 연결되어 192 GB의 풀링된 메모리를 제공하며, 이는 70B 파라미터 모델을 비정량화하여 실행하는 데 충분합니다.

스튜디오, 연구실, AI 스타트업 중 클라우드에서 모든 워크로드를 실행할 수 없거나 실행하지 않으려는 경우, Blackwell 워크스테이션 라인이 계산 방식을 완전히 바꾸어 놓습니다. 독점 모델은 온프레미스에 유지됩니다. 추론 지연 시간이 감소합니다. 데이터 주권이 유지됩니다. 초기 하드웨어 비용은 무한히 증가할 수밖에 없던 클라우드 추론 비용에 대해 상쇄됩니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

자주 묻는 질문

준비되셨습니까? AI 인프라 구축을 시작하세요.

물리적 워크스테이션 카드부터 다중 GPU 서버 구성을 포함한 NVIDIA GPU 전체 제품군을 위에서 확인하십시오. 처음 모델을 훈련하든 추론 클러스터를 확장하든, 저희 팀은 귀하의 작업량과 예산에 맞는 적합한 하드웨어를 찾는 데 도움을 드릴 것입니다.

AI GPU 검색 연락처 영업팀