Nvida H200(24년 8월 출시)과 B100(25년 1월 출시)의 차이점

Nvidia H200

1. 아키텍처: H200은 Nvidia의 Hopper 아키텍처의 일부로, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI를 위해 특별히 설계되었습니다. AI 성능, 효율성, 메모리 대역폭에서의 발전을 특징으로 합니다.
2. 주요 특징:
   • 성능: H200은 대규모 모델 학습 및 대규모 추론을 포함한 고도 AI 워크로드를 처리하도록 설계되었습니다.
   • 메모리: 일반적으로 HBM3와 같은 고대역폭 메모리를 대량으로 탑재하여 빠른 데이터 접근 및 처리를 지원합니다.
   • Tensor Cores: Hopper 아키텍처에는 AI 연산을 크게 가속화하는 차세대 Tensor Cores가 포함되어 있습니다.
   • NVLink: 여러 GPU를 연결하여 계산 능력을 증대시키는 Nvidia의 NVLink를 지원합니다.
3. 사용 사례: H200은 최고 수준의 AI 학습 및 추론 능력을 필요로 하는 연구자 및 조직을 대상으로 합니다. 심층 학습, 과학 시뮬레이션, 대규모 데이터 분석에 적합합니다.

Nvidia B100

1. 아키텍처: B100은 Nvidia의 BlueField 패밀리의 일부로, 전통적인 GPU가 아닌 데이터 처리 유닛(DPU)입니다. 네트워킹 및 스토리지 기능과 함께 계산 기능을 통합합니다.
2. 주요 특징:
   • 네트워킹: B100 DPU는 고성능 네트워킹 기능을 포함하여 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅 환경에 적합합니다.
   • 보안: 데이터 암호화 및 안전한 부팅을 포함한 데이터 센터 보안을 관리하기 위한 향상된 보안 기능을 제공합니다.
   • 스토리지: 데이터 센터 내에서 효율적인 데이터 이동 및 관리를 가능하게 하는 스토리지 처리 기능을 통합합니다.
   • 프로그래밍 가능성: DPU는 CPU에서 다양한 작업을 오프로드할 수 있도록 프로그래밍할 수 있으며, 이를 통해 CPU 자원을 다른 계산 작업에 사용할 수 있습니다.
3. 사용 사례: B100은 데이터 센터, 클라우드 서비스 제공업체 및 네트워킹, 보안, 스토리지 관리를 개선하려는 기업을 대상으로 합니다. 데이터 센터 워크로드를 오프로드하고 가속화하기 위해 설계되었습니다.

요약

• Nvidia H200: 심층 학습, 과학 계산 및 대규모 데이터 분석을 중점으로 하는 AI 및 HPC 애플리케이션을 위해 설계된 고성능 GPU.
• Nvidia B100: 전통적인 GPU 컴퓨팅보다는 고급 네트워킹, 보안 및 스토리지 기능을 갖춘 데이터 센터 운영을 개선하기 위한 데이터 처리 유닛(DPU).

H200과 B100은 모두 Nvidia의 고급 컴퓨팅 솔루션이지만, 서로 다른 고성능 컴퓨팅 및 인프라 요구를 충족합니다.