주요 요점
AI 추론: 중간 규모 배포에는 L40S를 사용하고, 초대규모 추론 작업에는 H100 을 선택하세요.
AI 학습: L40S 는 최대 30B 파라미터 모델에 적합하며, H100 은 70B+ 모델 학습에 필요합니다.
그래픽 및 시각화: L40S 는 RT 코어를 갖추고 있어 확실한 승자입니다. H100 은 그래픽 가속 기능이 전혀 없습니다.
과학 컴퓨팅: 높은 정밀도의 FP64 워크로드에는 H100 을 선택하고, L40S 는 기본 시뮬레이션을 효율적으로 처리합니다.
Novita AI
Runpod
Novita AI에서 L40S를 사용하는 비용은 RunPod 가격의 약 절반입니다.
L40S와 H100 중에서 선택하는 것은 간단한 작업이 아닙니다. 대규모 AI 학습 및 과학적 정밀도를 위한 H100의 원시 성능을 우선시할 것인지, 아니면 추론, 학습 및 시각화를 위한 L40S의 다재다능함과 효율성을 우선시할 것인지 선택해야 합니다.
각 GPU에는 고유한 강점이 있습니다. 하지만 어떤 것이 실제로 여러분의 요구에 적합할까요? 다음 분석에서 모든 것을 자세히 설명하고 결정을 도와드리겠습니다.
NVIDIA L40S와 H100은 모두 까다로운 워크로드를 위해 설계된 강력한 GPU이지만, 역할이 다릅니다. L40S는 AI 추론, 그래픽 렌더링 및 범용 컴퓨팅에 최적화된 다재다능하고 전력 효율적인 GPU입니다. 반면 H100은 대규모 AI 학습 및 HPC를 위한 NVIDIA의 플래그십으로, 타의 추종을 불허하는 텐서 및 배정밀도 컴퓨팅 성능을 제공합니다.
L40S vs H100: 실제 AI 워크로드
AI 추론:
H100은 원시 추론 성능에서 약간 우위를 점하지만, L40S는 더 높은 에너지 효율성으로 여전히 우수한 결과를 제공합니다.
AI 학습:
H100은 초대규모 모델에 대해 비교할 수 없는 성능을 제공합니다. L40S는 강력하지는 않지만 중대규모 학습 작업에 매우 비용 효율적입니다.
그래픽 및 시각화:
L40S는 전용 RT 코어와 전문 렌더링 및 시각화 워크로드에 최적화된 드라이버를 갖추고 있어 확실히 승리합니다.
FP64 정밀도:
H100은 과학 컴퓨팅 및 높은 정밀도 워크로드를 위한 최고의 선택입니다. L40S는 기본 FP64 작업을 지원합니다.
FP8/TF32 효율성:
H100은 고정밀 텐서 컴퓨팅에서 선두를 달리지만, L40S의 FP8 추론 기능은 대부분의 배포 시나리오에 충분합니다.
L40S는 추론, 그래픽 및 균형 잡힌 학습을 위해 다재다능하고 전력 효율적인 GPU를 찾는 사용자에게 가장 좋은 선택입니다. H100은 대규모 AI 학습 및 고정밀 컴퓨팅에서 탁월하지만, 그 장점은 더 높은 전력 및 비용 요구 사항을 수반합니다. 올바른 선택은 특정 워크로드와 확장성 요구 사항에 따라 달라집니다.
개발자들이 L40S 또는 H100을 선택하는 이유는 무엇인가요?
AI 추론
| 메트릭 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| FP8 텐서 (희소) | 733|1466 PFLOPS | 3958|3341 |
| TDP | 300W–350W | 최대 700W (SXM5) |
| MIG | 아니요 | 예 |
✅ 권장 사항:
- 매우 큰 모델(≥ 70B 파라미터)에 대해 가장 높은 단일 노드 추론 처리량이 필요하고 데이터 센터 예산 및 전력 여유가 GPU당 700W를 감당할 수 있다면 H100 을 선택하세요.
- 전력, 자본 지출 또는 슬롯 수가 제한되어 있거나 MIG로 많은 중간 크기 모델(≤ 40B)을 호스팅할 계획이라면 L40S 를 선택하세요. L40S는 최고의 성능 대비 가격과 강력한 성능 대비 전력을 제공하며, FP8 및 MIG를 계속 지원합니다.
AI 학습
| 메트릭 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| TF32 텐서 (희소) | 183|366 | 989|835 |
| 메모리 대역폭 | 864 GB/s (GDDR6) | 최대 3.9TB/s (NVL) |
| 메모리 용량 | 48 GB | 80 |98GB |
✅ 권장 사항:
- H100 은 뛰어난 메모리 대역폭 ** 과 Transformer Engine 덕분에 ** 거대 모델 학습(예: >70B 파라미터)에 적합합니다.
- L40S 는 최대 30B–40B 모델에 강력한 선택이며, 최신 아키텍처와 4세대 텐서 코어를 갖추고 있습니다. 비용에 민감한 연구소와 스타트업은 허용 가능한 속도로 FP8/TF32 혼합 정밀도 학습 에 L40S를 선호하는 경우가 많습니다.
그래픽, 시각화 및 실시간 시뮬레이션
| 메트릭 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| RT 코어 | 142 (3세대) | 없음 |
✅ 권장 사항:
- **L40S가 기본적으로 승리합니다 . ** 전용 RT 코어를 통해 실시간 레이 트레이싱 및 전문 그래픽 워크로드를 지원합니다.
- H100 에는 RT 코어가 없으며 렌더링, 시뮬레이션 엔진 또는 Omniverse 기반 파이프라인에 적합하지 않습니다.
과학 컴퓨팅 / HPC
| 메트릭 | L40S | H100 |
|---|---|---|
| FP64 성능 | 1.4 TFLOPS | 26|34TFLOPS |
✅ 권장 사항:
- H100 은 양자 역학, 유체 역학 또는 재료 과학과 같은 **배정밀도 부동 소수점 워크로드 ** 에 필수적 입니다.
- L40S 는 기본 FP64가 가능하지만, 높은 정밀도가 필수적인 곳에서는 사용하지 않아야 합니다.
| **메트릭 ** | NVIDIA L40S (PCIe) | NVIDIA H100 (SXM5) |
|---|---|---|
| 아키텍처 | Ada Lovelace | Hopper |
| CUDA 코어 | 18,176 | 16,896 |
| 텐서 코어 | 568 (4세대) | 528 (4세대 + Transformer Engine) |
| RT 코어 | 142 (3세대) | 0 |
| FP32 피크 | 91.6 TFLOPS | 66.9 TFLOPS |
| TF32 텐서 (밀집) | 366 TFLOPS | 989 TFLOPS |
| TF32 텐서 (희소 ×2) | 733 PFLOPS | 1.979 PFLOPS |
| FP8 텐서 (밀집) | 1.466 PFLOPS | 3.958 PFLOPS |
| FP8 텐서 (희소 ×2) | 2.93 PFLOPS | 7.91 PFLOPS |
| FP64 스칼라 | 1.43 TFLOPS | 34 TFLOPS |
| FP64 텐서 | — | 60 TFLOPS |
| 메모리 대역폭 | 864 TB/s (GDDR6) | 3.35 TB/s (HBM3) |
| TDP | 300 – 350 W | 700 W |
L40S vs H100: 전력 효율성
| 애플리케이션 시나리오 | GPU | 하드웨어 비용 (USD) | 월간 전력 비용 (USD) | 주요 강점 |
|---|---|---|---|---|
| AI 추론 | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | L40S는 H100 성능의 약 80%를 제공합니다 |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | ||
| AI 학습 | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | 최대 ~30B 파라미터 모델에 효율적 |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | 70B+ 규모 모델에 필요 | |
| 그래픽 및 시각화 | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | 142개의 RT 코어, 최적화된 Ada 드라이버; Omniverse, Blender, 3D 파이프라인에 이상적 |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | ❌ RT 코어 없음, 렌더링 최적화 없음 | |
| 과학 컴퓨팅 (FP64) | L40S | $7,569 – $10,750 | ~$32.10 | 기본 FP64 (1.4 TFLOPS) |
| H100 | $27,000 – $40,000 | ~$64.25 | 고정밀 워크로드를 위한 뛰어난 FP64 성능 |
L40S와 H100을 매우 저렴한 가격에 사용하는 방법은 무엇인가요?
Novita AI는 고성능 GPU 인스턴스를 갖춘 클라우드 기반 플랫폼을 제공합니다. 강력한 GPU를 통해 복잡한 작업에 효율적인 성능을 보장하고, 다양한 하드웨어에 대한 배포 접근성을 향상시키며, 대규모 AI 배포를 위한 로컬 하드웨어 유지 관리에 비해 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
1단계: 계정 등록
웹사이트를 통해 Novita AI 계정을 만드세요. 등록 후 왼쪽 사이드바의 “Explore” 섹션으로 이동하여 GPU 제품을 확인하고 AI 개발 여정을 시작하세요.
2단계: 템플릿 및 GPU 서버 살펴보기
프로젝트 요구 사항에 맞는 PyTorch, TensorFlow 또는 CUDA와 같은 템플릿을 선택하세요. 그런 다음 원하는 GPU 구성을 선택하세요. 강력한 L40S, RTX 4090 또는 A100 SXM4 등의 옵션이 있으며, 각각 다른 VRAM, RAM 및 스토리지 사양을 제공합니다.
3단계: 배포 맞춤 설정
원하는 운영 체제와 구성 옵션을 선택하여 환경을 맞춤 설정하고 특정 AI 워크로드 및 개발 요구 사항에 최적의 성능을 보장하세요.
4단계: 인스턴스 시작
“Launch Instance”를 선택하여 배포를 시작하세요. 고성능 GPU 환경은 몇 분 안에 준비되며, 즉시 머신 러닝, 렌더링 또는 컴퓨팅 프로젝트를 시작할 수 있습니다.
워크로드가 **효율성, 유연성 및 배포 규모 ** 를 중시한다면 L40S 가 더 현명한 투자입니다. 대규모 **LLM, HPC 클러스터 또는 지연 시간에 민감한 AI 시스템 ** 을 구축 중이고 이에 맞는 예산이 있다면 H100 이 업계 최고의 성능을 제공합니다.
자주 묻는 질문
AI 추론에 어떤 GPU가 더 좋나요?
둘 다 잘 작동하지만, L40S 는 네이티브 FP8 지원과 낮은 전력 사용량 덕분에 더 효율적이고 비용 효과적입니다. H100은 초고처리량이나 최저 지연 시간이 대규모로 필요할 때만 가치가 있습니다.
L40S에서 대규모 모델을 학습할 수 있나요?
네. 중대규모 학습의 경우 L40S는 뛰어난 TF32 성능으로 견고한 선택입니다. 거대 기반 모델이나 멀티 GPU 클러스터의 경우 H100 이 더 좋습니다.
어느 GPU의 에너지 효율성이 더 좋나요?
L40S 입니다. 300–350W TDP와 강력한 성능 대비 전력으로 전력에 민감한 배포에 더 나은 옵션입니다. H100(최대 700W SXM5)은 상당한 인프라가 필요합니다.
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 AI 클라우드 플랫폼이자, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공합니다.
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