AI 개발은 빠르고 주문형 GPU 인프라에 의존합니다. Novita AI는 대기 시간과 설정 지연을 없애는 즉시 배포 가능한 GPU 클라우드를 제공합니다.
실제 개발 워크플로우에서 팀은 몇 분 안에 NVIDIA A100 또는 H100 인스턴스를 실행하여 대규모 모델을 미세 조정하고, 추론 파이프라인을 실행하거나, 새로운 아키텍처를 벤치마킹할 수 있으며, 공유 클러스터 리소스를 기다릴 필요가 없습니다.
이러한 즉각적인 확장성은 개발자가 더 빠르게 반복하고, 비용을 통제하며, 프로토타입에서 프로덕션으로 최소한의 마찰로 전환할 수 있도록 도와줍니다.
핵심 요점
즉시 배포: GPU 인스턴스가 30초 이내에 실행됩니다.
저렴한 성능: 경쟁력 있는 시간당 요금의 A100/H100 GPU, 스팟 인스턴스는 최대 50% 저렴합니다.
용도에 적합: A100은 소형/중형 모델 및 공유 환경에 적합하고, H100은 대규모 LLM 학습을 대상으로 합니다.
A100/H100을 선택해야 하는 이유
A100 vs H100: 기술 비교
| 기능 | A100 (Ampere 아키텍처) | H100 (Hopper 아키텍처) |
|---|---|---|
| 아키텍처 세대 | Ampere – 3세대 Tensor Core | Hopper – 4세대 Tensor Core + Transformer Engine |
| 메모리 유형 및 대역폭 | 80GB HBM2e 메모리 2TB/s 대역폭 |
80GB HBM3 메모리 3.9TB/s 대역폭 |
| MIG | A100은 단일 GPU를 최대 7개의 격리된 인스턴스로 분할하여 멀티 테넌트 또는 멀티 모델 워크로드에 사용 가능 | H100은 더 강력한 격리와 향상된 QoS로 멀티 테넌트 추론 성능 개선 |
A100 vs H100: 벤치마크
| 카테고리 | A100 80GB SXM (Ampere) | H100 80GB SXM (Hopper) | 개선율 (H100 vs A100) |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 | Ampere | Hopper | — |
| 메모리 | HBM2e | HBM3 | 신세대 |
| 80 GB | 80 GB | — | |
| 2.0 TB/s | 3.35 TB/s | +68% | |
| 상호 연결 | 600 GB/s + PCIe Gen4 64 GB/s | 900 GB/s + PCIe Gen5 128 GB/s | +50% NVLink 속도 |
| 전력 (TDP) | 400W | 최대 700W | +75% (구성 가능) |
| MIG 지원 | 7 × 10 GB | 7 × 10 GB | 동일 수, 향상된 QoS |
| FP64 | 9.7 TFLOPS | 34 TFLOPS | +3.5배 |
| FP64 Tensor Core | 19.5 TFLOPS | 67 TFLOPS | +3.4배 |
| FP32 | 19.5 TFLOPS | 67 TFLOPS | +3.4배 |
| TF32 Tensor Core | 156 / 312 TFLOPS (희소) | 989 TFLOPS | +3.2배 (밀집) |
| BF16 Tensor Core | 312 / 624 TFLOPS (희소) | 1,979 TFLOPS | +3.2배 |
| FP16 Tensor Core | 312 / 624 TFLOPS (희소) | 1,979 TFLOPS | +3.2배 |
| FP8 Tensor Core | — | 3,958 TFLOPS | 새로운 정밀도 모드 |
| INT8 Tensor Core | 624 / 1,248 TOPS (희소) | 3,958 TOPS | +3.2배 |
H100 SXM은 기술 설계와 벤치마크 성능 모두에서 A100 SXM에 비해 확실한 세대 도약을 제공합니다. 모든 정밀도에서 컴퓨팅 처리량이 대략 3배 증가하며, 메모리와 상호 연결 대역폭도 크게 향상됩니다.
A100은 공유 또는 중간 규모 워크로드에서 전력 효율성과 비용 효율성이 더 뛰어나지만, H100은 최대 속도와 확장성을 목표로 하는 개발자에게 더 우수한 선택입니다.
A100 vs H100: 권장 사용 사례
| 사용 사례 | 권장 GPU | 이유 |
|---|---|---|
| 제한된 예산, 300억 파라미터 이하 모델, 공유 테넌시 | A100 | 검증된 안정성, 강력한 비용 효율성, MIG 지원 |
| 대규모 학습 (700억 파라미터 이상), 멀티 GPU 노드 | H100 | 미래 지향적, 최고 수준의 속도와 확장성 |
Novita AI의 비용 비교
Novita는 시간당 $1.80로 가장 저렴한 온디맨드 H100 가격을 제공합니다.
동일한 GPU 성능의 다른 제공업체보다 최대 30% 저렴합니다.
출처: Getdeploying
| GPU 유형 | 사양 | 가격 모델 | 1× GPU | 8× GPU |
|---|---|---|---|---|
| H100 SXM 80GB | 80GB VRAM | 온디맨드 | $1.45/시간 | $11.60/시간 |
| 스팟 | $0.73/시간 | $5.84/시간 | ||
| A100 SXM 80GB | 80GB VRAM | 온디맨드 | $1.60/시간 | $12.80/시간 |
| 스팟 | $0.80/시간 | $6.40/시간 |
Novita AI의 스팟 모드는 플랫폼의 사용되지 않거나 유휴 GPU 용량을 활용하는 비용 최적화 GPU 임대 옵션입니다. 전용 하드웨어를 예약하여 지속적인 사용을 보장하는 온디맨드 인스턴스와 달리, 스팟 인스턴스는 중단 가능하며 일반적으로 40~60% 저렴한 가격으로 제공됩니다.
이 가격 모델은 Novita가 유휴 GPU를 동적으로 단기 사용자에게 재할당하여 사용되지 않은 상태로 두지 않기 때문에 작동합니다. 이를 통해 플랫폼은 전체 인프라 활용 효율성을 개선하고, 개발자는 유연한 워크로드에 대해 훨씬 낮은 컴퓨팅 비용의 혜택을 누릴 수 있습니다.
저렴한 A100 및 H100 임대를 위해 Novita AI를 선택해야 하는 이유
- 즉각적인 글로벌 GPU 액세스: GPU 인스턴스가 전역 지역에서 몇 초 안에 실행되어 지연 시간이 짧은 액세스와 빠른 실험이 가능합니다.
- 서버리스 + GPU 클라우드 하이브리드: 전체 GPU 인스턴스와 서버리스 GPU 모드(종량제)를 모두 제공하여 유연한 워크로드 유형을 지원합니다.
- 통합 및 관측 가능성: 모니터링/추적 스택(예: Langfuse를 통해) 및 드롭인 OpenAI 스타일 API 엔드포인트와 호환됩니다.
- 개발자 중심 비용 최적화: 기본 가격 외에도 스팟 인스턴스(약 50% 절감) 및 빠른 시작과 같은 기능이 총 소유 비용을 줄여줍니다.
Novita AI에서 A100 및 H100을 사용하는 방법
1단계: 계정 등록
웹사이트를 통해 Novita AI 계정을 만드세요. 등록 후 왼쪽 사이드바의 “Explore” 섹션으로 이동하여 GPU 제품을 확인하고 AI 개발을 시작하세요.
2단계:템플릿 및 GPU 서버 살펴보기
프로젝트 요구 사항에 맞는 PyTorch, TensorFlow 또는 CUDA와 같은 템플릿을 선택하세요. 그런 다음 원하는 GPU 구성을 선택하세요. 옵션에는 강력한 L40S, RTX 4090 또는 A100 SXM4가 있으며, 각각 다른 VRAM, RAM 및 스토리지 사양을 제공합니다.
3단계: 배포 맞춤 설정
선호하는 운영 체제와 구성 옵션을 선택하여 특정 AI 워크로드 및 개발 요구 사항에 최적의 성능을 보장하도록 환경을 사용자 지정하세요.
4단계:인스턴스 실행
"Launch Instance"를 선택하여 배포를 시작하세요. 고성능 GPU 환경이 몇 분 안에 준비되어 머신 러닝, 렌더링 또는 컴퓨팅 프로젝트를 즉시 시작할 수 있습니다.
GPU 선택은 성능, 비용 및 미래 확장성의 균형을 의미합니다.
- A100 선택: 중간 규모 LLM 또는 멀티 테넌트 작업을 위해 안정적이고 비용 효율적인 컴퓨팅이 필요할 때.
- H100 선택: 대규모 LLM 학습, 멀티 GPU 파이프라인 및 최첨단 처리량이 목표일 때.
Novita AI의 즉각적인 배포와 유연한 가격 책정은 두 경로 모두에 강력한 플랫폼을 제공합니다.
다음 단계: 모델 크기와 예산에 맞는 GPU를 선택한 후 Novita AI GPUs에서 인스턴스를 실행하여 성능 향상을 확인하세요.
자주 묻는 질문
Novita AI 사용 시 낮은 시간당 비용 외에 추가적인 이점이 있나요?
예 — 글로벌 분산 GPU 노드를 통한 저지연 액세스, 종량제 확장성을 위한 서버리스 GPU 모드, 200개 이상의 모델을 위한 통합 API, 간소화된 인프라 관리 등이 있습니다.
NVIDIA H100 대신 A100을 선택해야 하는 경우는 언제인가요?
모델 크기가 적당하고(예: 300억 파라미터 이하), 공유 테넌시를 사용하거나, 최고 처리량보다 비용 효율성이 더 중요한 경우 A100을 선택하세요.
NVIDIA H100이 더 나은 선택이 되는 경우는 언제인가요?
매우 큰 모델(700억 파라미터 이상)을 학습시키거나, 멀티 GPU 또는 멀티 노드 설정을 사용하거나, 가장 빠른 학습 및 추론 처리량이 필요한 경우 H100을 선택하세요.
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 하면서, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.
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