NVIDIA B200 vs B300 비교
NVIDIA Blackwell B200과 B300(Blackwell Ultra)의 메모리와 FP4 처리량을 한눈에 비교해 보세요. 두 GPU 모두 예약형으로 제공해요.
- GPU 메모리
- 192GB HBM3e
- 메모리 대역폭
- 8 TB/s
- GPU 메모리
- 최대 288GB HBM3e
- 메모리 대역폭
- 8 TB/s
기술 사양
B200 NVIDIA B200 | B300 NVIDIA B300 | |
|---|---|---|
| 아키텍처 | Blackwell | Blackwell |
| GPU 메모리 | 192GB HBM3e | 최대 288GB HBM3e |
| 메모리 대역폭 | 8 TB/s | 8 TB/s |
| NVLink | 1.8 TB/s | 1.8 TB/s |
| FP8 (텐서) | 9 PFLOPS | 9 PFLOPS |
| FP4 (텐서) | 18 PFLOPS | 18 PFLOPS |
| 최대 TDP | 1,000W | 1,100W |
| 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 문맥과 추론 서빙
B300(Blackwell Ultra)의 최대 288GB HBM3e면 거대 KV 캐시도 통째로 올리고, FP4 가속으로 reasoning, agentic 워크로드를 동시에 서빙해요.
생성형 비디오와 멀티모달
텍스트-비디오, 3D 생성, 대형 멀티모달 학습처럼 메모리와 연산이 동시에 무거운 워크로드도 HGX Blackwell 한 노드에서 처리할 수 있어요.
AI 팀이 VESSL Cloud를 고르는 이유
A100부터 Blackwell Ultra까지
A100과 H100은 온디맨드로 이용할 수 있어요. 더 큰 작업에는 H200과 Blackwell GPU를 예약해서, 워크로드마다 맞는 GPU를 쓸 수 있어요.
문제를 일찍 발견해요
VM Cluster의 모든 노드는 상시 상태 점검(health check)을 받고, 노드 상태는 약 1분마다 갱신돼요. Workspace와 Job은 자원 사용량이 기준을 넘거나 실행 중 문제가 생기면 알림을 보내요.
한 노드부터 클러스터까지
한 노드에서 GPU를 최대 8장까지 써서 학습과 서빙을 하고, 한 노드로 부족하면 멀티노드 VM Cluster로 넘어가요.
엔터프라이즈 보안도 문제없어요
SOC 2 Type II 인증에 상용 AI 전담 지원까지 갖춰서, 엔터프라이즈 규모에서도 안심하고 쓸 수 있어요.
자주 묻는 질문
NVIDIA B200과 B300은 어떻게 이용하나요?
Blackwell 물량은 문의 후 배정해 드려요. 현재 가용 물량과 가격은 팀에 문의해 주세요.
B200과 B300은 뭐가 다른가요?
B300(Blackwell Ultra)은 메모리가 최대 288GB HBM3e로 늘었고(B200은 192GB), 희소성 미적용(dense) 기준 FP4 연산 성능이 B200의 약 1.5배예요. 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. B300(Blackwell Ultra)은 GPU당 최대 288GB HBM3e를 탑재해요. 노드 구성과 가용 물량은 팀에 문의해 주세요.
Blackwell 클러스터 전체를 예약할 수 있나요?
네. 8장 단위 HGX B200, B300 노드로 단일 노드부터 멀티노드 클러스터까지 구성해요. 노드 사이는 B200은 InfiniBand로, B300은 클러스터에 따라 InfiniBand 또는 RoCE로 연결돼요. 예약할 수 있는 노드 수는 공급 상황에 따라 달라서, 가용 물량은 팀에 문의해 주세요.
Blackwell은 학습용인가요, 추론용인가요?
둘 다예요. FP4/FP8 가속과 대용량 HBM3e 덕분에 최신 대형 모델 학습과 처리량은 높고 응답은 빠른 추론 모두에 강해요.
