NVIDIA H200과 B200 차이점
2025-07-28 19:59 | 조회 3652
NVIDIA H200과 B200 차이점
NVIDIA H200과 B200은 모두 고성능 AI·HPC용 GPU지만, 세대와 설계 목적이 다르고 성능/구조 측면에서도 차이점이 명확합니다.
✅ 핵심 요약
| 항목 | H200 | B200 |
|---|---|---|
| 출시 시기 | 2023년 말 | 2024년 3월 발표 |
| 아키텍처 | Hopper (H100 기반) | Blackwell (신규 아키텍처) |
| 프로세스 | TSMC 4N (5nm급) | TSMC 4NP (4nm급) |
| GPU 메모리 | 141GB HBM3e | 192GB HBM3e |
| 메모리 대역폭 | ~4.8 TB/s | 최대 8 TB/s |
| FP8 성능 | ~1.4 PFLOPS | 4 PFLOPS 이상 |
| 주요 특징 | H100 + HBM3e로 메모리 개선 | 아키텍처 자체가 전면 개선됨 |
| 네트워크 | NVLink 4 | NVLink 5 (2.4TB/s 양방향) |
| 용도 | AI 훈련/추론 강화형 H100 | 차세대 모든 AI용 통합 GPU |
| 성능 향상폭 | H100 대비 약 1.5배 | H100 대비 최대 4배 (FP8 기준) |
🔍 상세 비교
1. ✅ 아키텍처
-
H200: 기존 H100과 같은 Hopper 아키텍처, 다만 HBM3e 메모리 업그레이드로 개선
-
B200: 완전히 새롭게 설계된 Blackwell 아키텍처, 트랜지스터 수 208B (H100은 80B), 구조적 개선
2. ✅ 메모리 용량/대역폭
-
H200: H100보다 큰 141GB HBM3e, 대역폭 4.8 TB/s
-
B200: 최대 192GB HBM3e, 대역폭 8 TB/s → AI 모델 학습 시 훨씬 유리
3. ✅ 성능
-
FP8 연산 기준:
-
H200: 약 1.4 PFLOPS
-
B200: 4 PFLOPS 이상
→ AI 추론/훈련 모두에서 2~4배 이상 향상
-
4. ✅ 소비 전력
-
H200: 최대 약 700W
-
B200: 최대 1000W 이상 (B200 NVL은 1200W 이상까지도)
🔚 결론: 뭐가 더 좋은가?
| 목적 | 추천 |
|---|---|
| 최신 초거대 AI 모델 학습 / 추론 | ✅ B200 (압도적 성능, 대역폭, 차세대 구조) |
| H100 인프라 그대로 업그레이드하고 싶을 때 | ⚠️ H200 (호환성 고려 시 적합) |
| 데이터센터 비용/전력 예산 제한 없는 경우 | ✅ B200 |
⚠️ 참고
-
**H200은 H100의 "메모리 확장 모델"**로 이해하면 되고,
-
B200은 차세대 AI 시대의 핵심 GPU입니다 (GPT-5, Gemini 2 등도 B200 기반으로 가는 추세).
-
H200은 "전환기" 제품, B200은 "미래 세대" 대표 제품입니다.
<저작권자 ⓒ 주식뉴스, 무단 전재 및 재배포 금지>
