NVIDIA B200 vs B300 비교
NVIDIA Blackwell B200과 B300(Blackwell Ultra)의 메모리·FP4 처리량·가용 물량을 한눈에 비교해 보세요.
- GPU 메모리
- 192GB HBM3e
- 메모리 대역폭
- 8 TB/s
- GPU 메모리
- up to 288GB HBM3e
- 메모리 대역폭
- 8 TB/s
기술 사양
B200 NVIDIA B200 | B300 NVIDIA B300 | |
|---|---|---|
| 아키텍처 | Blackwell | Blackwell |
| GPU 메모리 | 192GB HBM3e | up to 288GB HBM3e |
| 메모리 대역폭 | 8 TB/s | 8 TB/s |
| NVLink | 1.8 TB/s | 1.8 TB/s |
| FP8 (텐서) | 9 PFLOPS | 10 PFLOPS |
| FP4 (텐서) | 18 PFLOPS | 20 PFLOPS |
| 최대 TDP | 1,000W | 1,400W |
| 노드당 GPU | 8 (HGX B200) | 8 (HGX B300) |
*희소성(sparsity) 적용 시 이론상 최대 성능이며 NVIDIA 공식 사양 기준이에요. 노드 구성에 따라 달라질 수 있어요.
Blackwell은 어디에 쓰면 좋을까요?
최신 대형 모델 사전학습
FP4 · FP8 처리량과 1.8 TB/s NVLink로 조 단위 파라미터 모델의 사전학습을 단일 Blackwell 클러스터에서 진행할 수 있어요.
긴 문맥 · 추론 서빙
B300(Blackwell Ultra)의 288GB HBM3e면 거대 KV 캐시도 통째로 올리고, FP4 가속으로 reasoning · agentic 워크로드를 동시에 서빙해요.
생성형 비디오 · 멀티모달
텍스트-비디오, 3D 생성, 대형 멀티모달 학습처럼 메모리·연산이 동시에 무거운 워크로드도 HGX Blackwell 한 노드에서 처리할 수 있어요.
앞서가는 팀들이 VESSL Cloud를 선택한 이유
기다림 없이 바로 시작
여러 클라우드의 GPU를 한곳에 모아둬서, 할당량이나 복잡한 절차 없이 바로 시작할 수 있어요.
한 대부터 클러스터 규모까지
고속 InfiniBand로 묶은 HGX 노드로, GPU 한 대부터 대규모 멀티 노드 클러스터까지 필요한 만큼 늘릴 수 있어요.
쓴 만큼만 투명하게
스팟·온디맨드·예약형까지, 쓴 만큼만 내는 종량제예요.
엔터프라이즈 보안도 문제없어요
SOC 2 Type II 인증에 상용 AI 전담 지원까지 갖춰서, 엔터프라이즈 규모에서도 안심하고 쓸 수 있어요.
자주 묻는 질문
NVIDIA B200 · B300은 어떻게 이용하나요?
Blackwell 물량은 문의 후 배정해 드려요. 팀에 문의하시면 일정에 맞춰 B200 또는 B300(Blackwell Ultra) 물량을 확보해 드려요.
B200과 B300은 뭐가 다른가요?
B300(Blackwell Ultra)은 메모리가 288GB HBM3e로 늘었고(B200은 192GB), FP4 연산 성능이 약 1.5배 높아요. 가장 큰 모델과 동시 요청이 많은 추론에 적합해요.
Blackwell GPU 메모리는 얼마나 되나요?
B200은 GPU당 192GB HBM3e에 최대 8 TB/s 메모리 대역폭, 1.8 TB/s NVLink를 제공해요. HGX B300(Blackwell Ultra)은 288GB HBM3e로 확장돼요. 노드 구성과 가용 물량은 팀에 문의해 주세요.
Blackwell 클러스터 전체를 예약할 수 있나요?
네. 8장 단위 HGX B200/B300 노드를 고속 InfiniBand로 묶어, 단일 노드부터 대규모 멀티 노드 클러스터까지 확장해 드려요.
Blackwell은 학습용인가요, 추론용인가요?
둘 다예요. FP4/FP8 가속과 대용량 HBM3e 덕분에 최신 대형 모델 학습과 처리량은 높고 응답은 빠른 추론 모두에 강해요.