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H100 vs A100: 2025년 AI 가속기의 최강자는?

민컴78 2025. 2. 26. 08:00

1. 어떤 AI 가속기를 선택해야 할까?

2025년, AI 기술이 폭발적으로 성장하면서 고성능 AI 가속기에 대한 수요도 높아졌다.

특히 엔비디아(NVIDIA) H100과 A100은 AI 연산을 위한 대표적인 선택지로 꼽히지만, 많은 기업과 연구소, 개발자들은 어떤 제품이 더 적합한지 고민하고 있다.

"AI 모델 학습 속도를 극대화하고 싶은데, H100이 정말 A100보다 빠를까?"
"가격이 부담되는데 A100으로도 충분할까?"
"내가 지금 AI 가속기를 구매한다면 미래에도 경쟁력을 유지할 수 있을까?"

고가의 AI 가속기를 선택하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다.

성능, 가격, 전력 소모 등 다양한 요소를 고려해야 하기 때문이다.

그렇다면 H100과 A100 중 어떤 선택이 더 나을까?

2. 나도 고민했던 문제

저 역시 AI 연구와 프로젝트를 진행하면서 H100과 A100 사이에서 고민했던 적이 있다.

A100은 검증된 AI 가속기로 이미 다양한 기업과 연구소에서 사용되고 있다.
하지만 H100은 2025년 기준 최신 모델로, 성능이 한층 더 업그레이드되었다.
가격과 전력 소비를 고려하면 A100이 합리적인 선택일 수도 있다.

이처럼 누구나 AI 가속기를 선택할 때 여러 요소를 고민하게 된다.

그래서 직접 성능 비교, 가격 분석, 활용 분야별 추천을 정리해 봤다.

3. H100 vs A100, 성능 비교

우선, 두 제품의 주요 스펙을 비교해 보겠다.

항목 NVIDIA H100 NVIDIA A100

아키텍처	Hopper (H100)	Ampere (A100)
제조 공정	4nm TSMC	7nm TSMC
CUDA 코어	16,896개	6,912개
Tensor 코어	528개	432개
메모리	80GB HBM3	40GB/80GB HBM2e
대역폭	3.35TB/s	2.0TB/s
TFLOPS(FP16)	1,979 TFLOPS	312 TFLOPS
TDP(소비 전력)	700W	400W

🔹 H100은 A100 대비 6배 이상의 AI 연산 성능을 제공하며, 최신 Hopper 아키텍처를 기반으로 동작한다.
🔹 메모리 대역폭이 높아 대규모 데이터 처리에서도 뛰어난 성능을 발휘한다.
🔹 하지만 전력 소비량(TDP)이 A100보다 300W 더 높아 전력 관리가 중요한 환경에서는 부담이 될 수 있다.