모두가 "없다"던 그 GPU, 여기 있어요 — GB200, B300

VESSL AI

|2026년 3월 31일|8분 소요

이 글은 VESSL AI 팀이 작성했으며, VESSL Cloud 소개를 포함합니다. GB200/B300 제공 방식과 조건은 시점, 물량, 구성에 따라 달라질 수 있습니다. 스펙 데이터는 NVIDIA 공개 자료 기준입니다.

VESSL Cloud에 GB200과 B300이 입고되었어요. 현재 국내에서 GB200과 B300을 동시에 GPU 클라우드로 제공하는 곳은 VESSL이 유일해요.

GPU가 없어서, 프로젝트가 멈춘 적 있으신가요?

요즘 AI 팀들이 겪는 문제는 대부분 비슷해요.

모델은 점점 커지고, 학습에 필요한 GPU 스펙은 올라가는데 — 정작 원하는 GPU는 구할 수가 없어요. 정부 GPU 보급 사업의 신청 배수만 봐도 알 수 있어요. 신청량이 공급량의 4배를 넘겼어요. 최신 GPU의 일반 기업 직접 구매 리드타임은 12개월 이상이고요.

특히 GB200, B300은 상황이 더 타이트해요. GPU만 있다고 되는 게 아니라, 전력·냉각·랙·네트워크 인프라까지 맞춰야 해서 공급이 수요를 따라가지 못하고 있어요. 상위 4개 클라우드 업체에만 Blackwell GPU 360만 대 이상이 출하되었고, Jensen Huang CEO는 직접 "Blackwell sales are off the charts, cloud GPUs are sold out"이라고 밝혔어요.

"더 좋은 GPU가 있는지"보다, "지금 시작할 수 있는지"가 더 중요한 시점이에요.

GB200, B300은 뭐가 다른가요?

"최신 GPU니까 좋겠지"가 아니라, 기존 세대와 체감이 달라지는 구간이 있어요.

학습이 빨라져요

B300의 FP8 연산 성능은 H100 대비 약 3.5배예요. 같은 시간에 더 큰 배치, 더 긴 시퀀스를 돌릴 수 있어요. 같은 실험을 절반 가까운 시간에 끝낼 수 있다는 뜻이에요.

더 큰 모델을 올릴 수 있어요

B300의 VRAM은 288GB예요. H100(80GB)의 3.6배. 모델 파티셔닝 없이 올릴 수 있는 모델 크기가 완전히 달라져요.

추론 처리량이 확 올라가요

Blackwell 세대는 LLM 추론 기준으로 이전 세대 대비 최대 4배 높은 처리량(throughput)을 보여요. 토큰당 비용을 낮추면서 서빙 품질을 유지할 수 있어요.

분산 학습의 병목이 줄어들어요

GB200 NVL72 시스템은 NVLink 기반으로 GPU 간 통신 대역폭이 기존 대비 크게 개선돼요. 멀티 노드 학습에서 통신이 병목이었던 팀이라면 체감이 클 거예요.

한눈에 비교하기

GPU	VRAM	핵심 장점	추천 상황
A100	80GB	안정적, 가성비 우수	비용 효율이 최우선인 팀
H100	80GB	학습/추론 속도 균형	일정이 촉박한 대형 워크로드
GB200	시스템 단위 13.5TB HBM3e	멀티 노드 통신 최적화	초대규모 분산 학습·장기 운영 팀
B300	288GB	H100 대비 3.5x 성능, 3.6x VRAM	대규모 학습·추론의 처리량이 핵심인 팀

GB200 B300 H100 A100 GPU 스펙 비교표 - VRAM 성능 추천 상황

국내에서 지금 바로 쓸 수 있는 GPU 클라우드가 있어요

GB200과 B300을 동시에 GPU 클라우드로 제공하는 곳은 국내에서 VESSL Cloud가 유일해요. 직접 구매하면 12개월 이상 기다려야 할 GPU를, 지금 바로 시작할 수 있어요. 입고 발표 이후, 대기업을 포함한 다양한 팀에서 문의가 이어지고 있어요.

그런데 GPU를 확보하는 것만으로는 부족해요. 운영에서 차이가 나요.

Smart Pausing — 안 쓰는 시간에는 워크스페이스를 자동으로 멈춰요. 고성능 GPU일수록 유휴 비용이 크니까, 이게 체감 비용을 크게 줄여줘요.
유연한 스케일링 — 실험 단계에서는 작게 시작하고, 학습 구간에서만 스펙을 올렸다가, 다시 내릴 수 있어요. Pause 후 재시작할 때 환경이 그대로 유지돼요.
구성까지 함께 설계 — GPU 선택만으로 끝나지 않잖아요. 멀티 노드, InfiniBand, 스토리지 조건까지 워크로드에 맞춰서 함께 제안드려요.
하이퍼스케일러 대비 최대 80% 절감 — 같은 GPU를 AWS, GCP, Azure에서 쓸 때와 비교하면, VESSL Cloud의 온디맨드 비용은 최대 80% 낮아요. AI 전용 인프라(네오클라우드)이기 때문에 가능한 구조예요.

추가로, VESSL Cloud의 GPU 라인업과 주요 기능이 궁금하다면, VESSL Cloud 소개에서 자세히 확인할 수 있어요.

GPU 라인업 및 가격 보기 →

기다릴수록 비용은 올라가요

최신 GPU의 수요는 계속 늘고 있고, 공급은 당분간 타이트할 거예요. TSMC의 생산 병목, HBM3e 메모리 부족 같은 공급망 이슈가 단기간에 해소되기 어렵거든요.

지금 확보할 수 있을 때 시작하는 게, 결국 가장 빠르고 비용 효율적인 선택이에요.

정확한 조건이 없어도 괜찮아요. 지금 상황만 알려주시면, 현실적인 옵션부터 제안드릴게요.

GB200 / B300 문의하기

FAQ

GB200과 B300 중 무엇을 먼저 보면 될까요?

B300은 단일 GPU로는 최상위 스펙(288GB VRAM, 약 FP4 15,000 TFLOPS)이에요. 대부분의 학습/추론 워크로드는 B300부터 검토하시면 돼요. GB200은 Grace CPU + Blackwell GPU를 합친 시스템 단위 구성이라, 멀티 노드/NVLink 기반 초대규모 학습이 필요한 팀에 적합해요.

가격은 왜 '문의'인가요?

GB200/B300은 수량, 기간, 구성(멀티 노드/네트워크/스토리지) 조건에 따라 제공 방식과 가격이 달라져요. 목표 예산과 일정에 맞춰 현실적인 옵션을 제안드릴게요.

Smart Pausing이 실제로 얼마나 절감되나요?

워크로드 패턴에 따라 다르지만, 유휴 시간이 긴 팀일수록 효과가 커요. 고성능 GPU는 시간당 비용이 높으니까, 안 쓰는 시간을 자동으로 멈추는 것만으로도 체감 비용이 크게 줄어들어요.

하이퍼스케일러(AWS, GCP)와 뭐가 다른가요?

VESSL Cloud는 AI 워크로드 전용 인프라(네오클라우드)로, 범용 클라우드 대비 GPU 온디맨드 비용이 최대 80% 낮아요. 불필요한 서비스 레이어 없이 GPU + 네트워크 + 스토리지에 집중한 구조예요.

참고 자료

VESSL AI