NVIDIA가 H200 Tensor Core GPU로 플래그십을 업데이트했습니다. 이는 H100의 직접적인 진화형으로, 메모리 병목 현상을 해결합니다. 가장 큰 혁신은 HBM3e 표준을 통합하여 대역폭을 4.8TB/s까지 끌어올린 것입니다. 이를 통해 GPT나 LLaMA와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 구동하는 데 중요한, 막힘 없이 대규모 데이터를 이동할 수 있습니다.
HBM3e: LLM이 요구하는 대역폭 🚀
H200은 컴퓨팅 아키텍처를 재발명하는 것이 아니라 데이터 흐름을 최적화합니다. 141GB의 HBM3e 메모리를 탑재하여 H100보다 76% 더 많은 용량을 제공하고 추론 작업에서 유효 대역폭을 두 배로 늘립니다. 이는 계산보다 데이터 이동이 더 중요한 수조 개의 매개변수를 가진 모델의 처리 시간을 획기적으로 단축합니다. 이는 메모리 버스를 포화시키지 않고 모델을 확장하려는 요구에 대한 직접적인 대응입니다.
H200: LLM이 다이어트하지 않도록 🍔
드디어 AI 엔지니어들은 H100의 사양을 부러운 눈으로 바라보지 않아도 됩니다. H200은 가장 데이터를 많이 소비하는 모델들도 4.8TB/s 속도로 데이터를 막힘없이 소비할 수 있도록 해줍니다. 물론, H100으로도 예산이 빠듯했다면, 이제 새로운 눈물바다를 준비하세요. 메모리는 더 빨라졌지만, 당신의 은행 계좌는 아마 플로피 디스크 속도로 움직일 테니까요.