GMI 클라우드에서의 NVIDIA H100과 H200 비교: 성능, 효율성 및 확장성 벤치마킹

Why managing AI risk presents new challenges

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The difficult of using AI to improve risk management

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How to bring AI into managing risk

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Pros and cons of using AI to manage risks

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Benefits and opportunities for risk managers applying AI

NVIDIA H200 Tensor Core GPU의 출시가 다가옴에 따라 AI 전문가와 기업은 이 차세대 GPU가 이전 모델인 NVIDIA H100 텐서 코어 GPU와 어떻게 비교되는지 이해하기를 열망하고 있습니다.시장에서 가장 발전된 GPU 중 하나인 H100은 AI 교육 및 추론에 새로운 표준을 세웠습니다.H200은 이러한 한계를 더욱 넓히고 전 세계 기업의 혁신을 가속화할 것으로 기대됩니다.

GMI Cloud는 얼리 액세스하여 H200에 대한 심층적인 벤치마킹을 실시했으며 그 결과는 놀라울 따름입니다.이 글에서는 기술적 차이와 벤치마킹 결과를 심층적으로 살펴보고 GMI Cloud에서 H200을 사용할 때 AI 개발자와 기업에 탁월한 이점을 제공하는 이유에 대해 알아보겠습니다.

업그레이드 그 이상

iPhone 16과 같은 최근의 소비자 제품은 과거 플래그십 모델에 비해 점진적인 업데이트로 어려움을 겪고 있지만, NVIDIA의 H200은 특히 AI 워크로드의 경우 GPU 성능이 크게 향상되었습니다.이는 딥 러닝, 대규모 언어 모델 및 기타 AI 애플리케이션의 한계를 뛰어넘는 고객을 위한 대규모 업그레이드입니다.

H100 GPU는 그 자체로 게임 체인저로서 엄청난 컴퓨팅 파워를 제공하며, NVIDIA의 초창기부터 최고의 제품으로서 혁신의 최전선에 서 있었습니다.하지만 H200은 메모리, 대역폭, 컴퓨팅 효율성과 같은 주요 영역에서 혁신적인 혁신을 제공하면서 컴퓨팅의 한계를 한 단계 더 넓혀줍니다.

H200과 H100의 주요 기술 개선 사항

다음 표는 8-GPU 비교를 통해 H100과 H200 GPU의 주요 기술 사양을 분석하여 H200이 AI 컴퓨팅의 새로운 표준으로 자리 잡은 이유를 보여줍니다.

메모리가 1.1TB HBM3e로 증가함에 따라 Lama, Mistral 또는 비전 트랜스포머와 같은 대형 모델을 교육하거나 배포할 때 중요한 요소인 더 큰 데이터 세트를 더 빠르게 처리할 수 있습니다.

벤치마킹: GMI 클라우드에서의 엔비디아 H200 대 H100 비교

라마3.1 8B 및 라마 3.1 70B와 같은 모델을 활용한 GMI Cloud의 내부 벤치마킹은 실제 AI 작업에서 H200의 진정한 위력을 보여줍니다.다음은 16fps에서 H100 SXM5와 H200 SXM5의 처리량과 배치 크기를 비교할 때 얻을 수 있는 효율성 향상을 요약한 것입니다.

이러한 결과는 H200이 다양한 구성에서 일관되게 45% 이상 더 나은 처리량을 제공하는 상황에서 특히 더 큰 배치 크기를 처리할 때 상당한 개선이 이루어졌음을 보여줍니다.따라서 처리 시간이 단축되고 리소스를 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.

AI 효율성 및 비용 절감: 엔비디아 H200의 장점

H200은 호퍼 아키텍처를 기반으로 하며 141GB의 용량을 제공하는 최초의 GPU입니다. HBM3e 메모리는 4.8TB/s로 1.4배 더 큰 대역폭으로 H100의 용량을 거의 두 배로 늘렸습니다.대역폭 효율성이 개선되어 더 많은 데이터를 병렬로 처리할 수 있으며 메모리 용량이 개선되어 더 큰 모델을 더 적은 수의 GPU에 장착할 수 있습니다.와 결합하면 4세대 텐서 코어, H200은 대규모 언어 모델 (LLM) 및 제너레이티브 AI와 같은 최신 AI 애플리케이션에서 중요한 트랜스포머 기반 모델에 특히 최적화되어 있습니다.

이러한 성능 향상으로 H200은 더 빨라질 뿐만 아니라 더 빨라졌습니다. 에너지 효율적이는 대규모 AI 워크로드를 관리하는 기업에 매우 중요합니다.결과적으로 기업은 운영 비용을 절감하면서 탄소 발자국을 줄일 수 있습니다. 이는 수익성과 지속 가능성 모두에 도움이 됩니다.

또한, 트랜스포머 엔진 내장형 H200은 정밀도 수준을 동적으로 조정하여 AI 모델의 학습 및 추론을 가속화하도록 설계되었습니다.더 크고 더 빠른 메모리는 H200의 혼합 정밀도 워크로드 처리 능력을 향상시켜 에너지 효율성과 TCO를 낮추면서 제너레이티브 AI 교육 및 추론을 가속화합니다.

GMI 클라우드의 고급 플랫폼을 통한 엔비디아 H200의 성능 극대화

H200의 하드웨어 발전은 놀랍지만 GMI Cloud와 결합하면 진정한 잠재력을 발휘할 수 있습니다. 수직적으로 통합된 AI 플랫폼.GMI Cloud는 H200에 대한 액세스만 제공하는 것이 아니라 성능, 확장성 및 배포 효율성을 최적화하도록 특별히 설계된 인프라를 제공하여 기능을 강화합니다.

전문적으로 통합된 컨테이너화 및 가상화 스택을 통해 H200의 방대한 메모리 대역폭과 컴퓨팅 파워를 멀티 GPU 아키텍처 전반으로 손쉽게 확장할 수 있습니다.즉, 기업과 개발자는 인프라 제한으로 인한 병목 현상 없이 복잡한 AI 모델을 배포하고 전례 없는 속도로 트레이닝할 수 있습니다.GMI 클라우드는 사전 구축된 모델 및 멀티 테넌시에 대한 액세스와 같은 기능을 통해 H200의 성능을 더욱 강화하여 혼합 정밀도 워크로드 및 추론 작업이 최적으로 실행되도록 보장하고 교육 시간과 추론 지연 시간을 크게 줄입니다.

게다가 GMI 클라우드 플랫폼 고객은 다음을 통해 배포를 미세 조정할 수 있습니다. 온디맨드 확장성, 변동하는 워크로드를 처리하든 대규모 LLM을 확장하든 관계없이 필요에 따라 H200의 리소스를 쉽게 할당할 수 있습니다.이러한 유연성은 물리적 인프라 관리에 따른 운영 부담 없이 빠르게 적응해야 하는 기업에 매우 중요합니다.

GMI Cloud를 통해 H200은 단순히 강력한 GPU에 그치지 않고, 최첨단 하드웨어를 기업, 스타트업, 연구자 모두를 위한 민첩한 고성능 솔루션으로 바꾸는 포괄적인 AI 인프라의 일부입니다.

결론: GMI 클라우드와 H200으로 AI의 미래에 대비하세요

NVIDIA H200 Tensor Core GPU는 메모리, 대역폭 및 효율성이 크게 개선되어 AI 컴퓨팅의 새로운 시대를 열었습니다.기업은 GMI Cloud의 독점적인 H200 얼리 액세스를 활용하여 AI 프로젝트를 가속화하고 빠르게 변화하는 AI 및 머신 러닝 세계에서 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

GMI Cloud는 현재 H200 유닛에 대한 예약을 접수하고 있으며, 약 30일 후에 이용할 수 있을 것으로 예상됩니다.세계에서 가장 강력한 GPU 리소스를 배포할 기회를 놓치지 마세요.지금 바로 문의하여 액세스를 예약하고 AI 워크플로를 혁신하세요.