AI 연구가 고도화되면서 단순한 알고리즘 이해를 넘어, 하드웨어 이해는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 특히 AI 반도체의 구조와 성능 특성을 제대로 이해하면 모델 학습, 추론 최적화, 자원 배분에서 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 본 글에서는 AI 연구자를 위한 관점으로 엔비디아의 대표 GPU H100, A100의 차이점과 메모리 구조를 중심으로 핵심 정보를 해설합니다.
AI 슈퍼컴퓨팅의 중심, H100의 구조와 특징
H100은 엔비디아의 최신 AI 전용 GPU로, Hopper 아키텍처를 기반으로 개발된 AI 슈퍼컴퓨팅용 반도체입니다. AI 연구자들이 주목해야 할 이유는 연산 성능과 병렬처리 능력, 메모리 대역폭, 에너지 효율 등 전방위에서 기존 GPU를 압도하기 때문입니다. FP8 연산 기준으로 1,979 TFLOPS, FP16 및 BF16 연산에서는 989 TFLOPS, FP32 기준으로도 60 TFLOPS에 달하는 성능을 기록하고 있으며, 이는 GPT-4, LLaMA2 등 초거대 모델 훈련에 최적화되어 있습니다. H100은 Transformer Engine을 내장해 FP8/FP16 연산을 자동 조정하며, 고정밀도 연산이 필요한 단계에서는 자동 전환하여 모델 성능 저하 없이 속도와 효율을 극대화합니다. 또한 HBM3 메모리 80GB를 탑재하고 있으며, 3TB/s의 대역폭으로 대규모 모델 학습에서 병목 없이 데이터를 처리할 수 있습니다. 멀티 GPU 환경을 고려한 NVLink 4세대도 H100의 강점입니다. 900GB/s 이상의 GPU 간 전송 속도는 분산 훈련 시 통신 지연을 최소화하며, 모델 파라미터가 크고 반복이 많은 LLM 학습에 최적화된 구조입니다. H100은 SXM5 및 PCIe 폼팩터로 제공되며, 대형 서버랙이나 클라우드 시스템에 쉽게 탑재 가능합니다. AI 연구자가 고성능 인프라를 고려한다면 H100은 사실상 표준 선택지입니다.
여전히 강력한 A100, 그 실용성과 장점
H100이 최신이라면, A100은 ‘완성형’입니다. Ampere 아키텍처 기반의 A100은 여전히 수많은 AI 연구기관과 클라우드 플랫폼에서 표준 GPU로 사용되고 있으며, 특히 예산 제한이 있는 연구자들에게 현실적이면서도 강력한 선택지입니다. A100은 FP16 및 BF16 연산 기준 312 TFLOPS, FP32 기준 19.5 TFLOPS, FP64 기준 9.7 TFLOPS로 상당한 성능을 보여주며, 특히 다양한 정밀도 연산을 조합할 수 있어 범용성이 높습니다. Tensor Core를 기반으로 하여, 딥러닝 연산뿐 아니라 HPC(고성능 컴퓨팅) 영역에서도 활용됩니다. 메모리는 HBM2e 40GB 또는 80GB 옵션으로 제공되며, 대역폭은 최대 2.0TB/s입니다. 이는 대규모 이미지 처리, 자연어 처리 모델에서 데이터 로딩 속도를 안정적으로 유지할 수 있게 해줍니다. A100의 또 다른 장점은 에코시스템입니다. 이미 수많은 오픈소스 라이브러리, 프레임워크(PyTorch, TensorFlow, JAX 등)에서 완벽히 지원되며, H100 대비 낮은 전력 소모와 가격은 예산이 제한된 실험 환경에 매우 적합합니다. 또한 A100은 NVLink 및 PCIe 폼팩터 모두 제공되며, 2개 이상 병렬 구성 시에도 효율적인 자원 활용이 가능합니다. 최신 기술 도입이 부담스러운 상황이라면, A100은 여전히 충분한 성능과 안정성을 제공하는 GPU입니다.
AI GPU에서 메모리 구조가 중요한 이유
AI 모델은 복잡할수록 더 많은 파라미터와 연산량을 필요로 하며, 이는 메모리 구조에 직결됩니다. GPU에서 메모리는 단순한 저장공간이 아니라 연산 속도와 학습 효율을 결정짓는 핵심 자원입니다. H100과 A100 모두 HBM(High Bandwidth Memory)을 채택하고 있으며, 이는 기존 GDDR 메모리 대비 수십 배 높은 대역폭을 제공하여 고속 연산에 최적화되어 있습니다. HBM은 GPU 다이(die) 근처에 배치되어 CPU-RAM 구조보다 훨씬 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있게 합니다. 특히 H100의 HBM3 메모리는 3TB/s라는 전례 없는 대역폭을 제공하며, 이는 LLM 학습 시 파라미터, 벡터, 행렬 데이터를 빠르게 전달함으로써 연산 지연을 최소화합니다. 반면 A100은 HBM2e를 사용하지만 여전히 최대 2TB/s로 우수한 성능을 유지합니다. 또한, 메모리 구조는 단순 대역폭뿐 아니라 메모리 아키텍처 구조와 캐시 계층도 중요합니다. GPU는 L1, L2 캐시를 통해 자주 쓰이는 데이터를 미리 로딩하고, 병렬 연산 시 메모리 충돌을 피하기 위한 메모리 뱅크 분할 기술도 적용됩니다. AI 연구자라면 단순히 GPU의 연산 성능만 볼 것이 아니라, 메모리 구조가 학습 속도나 배치 크기(batch size), 멀티 노드 구성에 어떤 영향을 주는지를 함께 고려해야 합니다. 특히 대규모 데이터를 다루는 연구일수록 메모리 병목을 줄이는 설계 전략이 중요합니다.
마무리하며
AI 연구에서 GPU 선택은 결과의 속도와 정확성에 직접적인 영향을 미칩니다. H100과 A100은 각각의 강점을 갖춘 GPU로, 연구 목적과 자원 상황에 따라 최적의 선택이 가능합니다. 본문의 내용을 바탕으로 여러분의 연구 환경에 적합한 AI 반도체를 정확히 이해하고, 스마트한 시스템 설계를 시작해보세요.