엔비디아 H100에 대해서 알아보자
인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC)의 세계는 엔비디아 H100 텐서 코어 GPU의 등장으로 새로운 시대를 맞이했다. 이전 세대를 압도하는 성능과 혁신적인 기술로 무장한 H100은 AI 개발 및 배포의 전례 없는 가속화를 이끌며 'AI 시대의 슈퍼컴퓨터급 그래픽카드'로 불린다. 이번 포스트에서는 H100이 무엇인지에 대해서 알아본다.
목차
- 엔비디아 H100이란?
- H100의 기술 사양
- FP8 연산의 의미
- H100 vs A100 비교
- AI 산업에서의 역할
- 주요 고객사와 납품 구조
- 유통 구조
- 한국 기업의 역할: 삼성전자와 SK하이닉스
- 중국과의 관계
- 경쟁사 제품과의-비교
- 가격과 시장 영향력
- 미래 전망: H200과의 연결고리
- 정리: AI 시대의 엔진, H100
엔비디아 H100이란?
엔비디아 H100 Tensor Core GPU는 인공지능(AI), 머신러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위한 데이터센터용 GPU다.
2022년 엔비디아가 공개한 Hopper 아키텍처 기반 제품으로, 이전 세대인 A100(Ampere 아키텍처) 대비 최대 9배 빠른 AI 학습 및 추론 성능을 제공한다.
AI 대형 모델의 연산 구조에 맞춰 설계된 H100은 현재 AI 산업 전반의 표준 GPU로 자리 잡고 있다.
H100의 기술 사양
| 항목 | 사양 |
|---|---|
| 아키텍처 | NVIDIA Hopper |
| 제조 공정 | TSMC 4N (4나노미터) |
| CUDA 코어 | 14,592개 |
| Tensor 코어 | 456개 (4세대) |
| 메모리 | 80GB HBM3 |
| 메모리 대역폭 | 3TB/s |
| NVLink 대역폭 | 900GB/s |
| PCIe 버전 | PCIe 5.0 |
| FP8 연산 | 지원 |
H100은 GPU 구조를 완전히 재설계하여 연산 속도, 전력 효율, 메모리 대역폭 모두에서 큰 폭의 향상을 이뤘다.
특히 FP8 부동소수점 연산 지원은 H100의 가장 중요한 기술적 변화로 평가된다.
FP8 연산의 의미
FP8(Floating Point 8-bit)은 기존 FP16(16비트)보다 데이터 표현 단위를 절반으로 줄인 연산 형식이다.
이는 AI 모델의 연산 효율을 비약적으로 높이는 핵심 기술이다.
기존에는 모델 학습 과정에서 정밀도(precision) 와 속도(speed) 가 상충 관계에 있었다.
FP8은 이를 해결하기 위해, 학습 과정에서 필요한 핵심 정보만 유지하면서 불필요한 비트를 제거하는 방식을 도입했다.
FP8의 주요 의미
-
연산 효율 향상
동일한 전력과 시간으로 2배 이상의 데이터를 처리할 수 있다.
이는 대형 언어모델(LLM) 학습에 직접적인 속도 향상을 가져온다. -
메모리 절약
모델 가중치 저장 공간이 절반으로 줄어들어, GPU 메모리 활용률이 크게 개선된다. -
추론 비용 절감
AI 모델을 실제 서비스에 적용할 때 필요한 추론(Serving) 속도와 에너지 비용이 줄어든다. -
정확도 유지
FP8은 FP16 수준의 모델 정확도를 유지하면서도 속도는 두 배에 달한다.
이로 인해 AI 인프라 비용 구조 자체가 변화하고 있다.
엔비디아는 FP8을 지원하는 Transformer Engine을 H100에 탑재하여, GPT-4·Claude·Gemini 등 초대형 모델을 보다 효율적으로 학습할 수 있도록 했다.
H100 vs A100 비교
| 항목 | H100 (Hopper) | A100 (Ampere) | 차이 |
|---|---|---|---|
| AI 학습 성능 | 최대 9배 향상 | 기준 | +800% |
| AI 추론 성능 | 최대 30배 향상 | 기준 | +2900% |
| 메모리 | 80GB HBM3 | 80GB HBM2e | 대역폭 증가 |
| 연산 정밀도 | FP8, FP16, BF16 | FP16, BF16 | FP8 추가 |
| 아키텍처 | Hopper | Ampere | 최신 구조 |
| 가격 | 약 $30,000~$45,000 | 약 $10,000~$15,000 | 약 3배 수준 |
A100이 AI 산업의 토대를 마련했다면, H100은 효율성과 성능 면에서 AI 인프라의 완성형으로 평가된다.
AI 산업에서의 역할
H100은 전 세계 AI 인프라의 핵심 구성 요소로, 대형 언어모델(LLM)·생성형 AI·자율주행·클라우드 연산 등 모든 AI 시스템의 중심에 있다.
주요 활용 분야:
- 대형 언어모델: GPT, Claude, Gemini, LLaMA
- 생성형 AI: 이미지·음성·영상 생성
- 자율주행: 테슬라 및 글로벌 자동차 제조사
- 클라우드 컴퓨팅: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 등
주요 고객사와 납품 구조
H100의 주요 고객사는 대규모 데이터센터와 AI 플랫폼을 운영하는 글로벌 빅테크 기업이다.
- OpenAI – GPT 학습 클러스터
- Google DeepMind – Gemini AI
- Anthropic – Claude 시리즈
- Meta (Facebook) – LLaMA 모델
- Microsoft Azure / AWS / Oracle Cloud – 클라우드 GPU 인프라
- Tesla – 자율주행 AI 학습
H100은 TSMC에서 생산 → 엔비디아가 패키징 및 펌웨어 개발 → OEM 서버 제조사 납품 → 고객사 공급의 과정을 거친다.
서버 제조사에는 Supermicro, Dell, HPE, Gigabyte, Foxconn, Lenovo 등이 포함된다.
유통 구조
H100의 유통은 일반 반도체와 달리 매우 제한적이며, AI 인프라 중심으로 집중되어 있다.
-
설계 및 생산
- 엔비디아는 설계를 담당하고, 생산은 TSMC가 맡는다.
- 패키징은 대만과 말레이시아에서 수행된다.
-
시스템 통합(OEM)
- GPU 모듈은 Supermicro, Dell, HPE, Lenovo 등에서 서버 단위로 조립된다.
- 엔비디아 자체 브랜드 DGX·HGX 서버도 이 단계에서 완성된다.
-
공식 유통망
- 엔비디아 인증 파트너(PNY, Lambda Labs, Colfax, Exxact)가 H100을 공급한다.
- AWS, Google, Microsoft 등은 이 채널을 통해 대량 조달한다.
-
리세일 및 임대 시장
- 일부 스타트업과 연구기관은 GPU 리스·클라우드 임대(Lambda, CoreWeave, Vast.ai 등)를 이용한다.
- 중고 H100 거래 시장도 형성되고 있다.
엔비디아는 이 유통 구조 전반을 직접 통제하며, 공급량과 가격을 조절하는 전략을 취하고 있다.
한국 기업의 역할: 삼성전자와 SK하이닉스
H100의 핵심 부품 중 하나인 HBM(고대역폭 메모리) 는 한국 기업들이 공급한다.
HBM은 GPU 성능을 결정짓는 주요 요소로, 메모리 대역폭이 곧 연산 효율로 직결된다.
-
SK하이닉스는 H100에 탑재되는 HBM3 메모리의 주력 공급사다.
2023년부터 HBM3를 독점적으로 공급하며, AI GPU 수요 급증으로 인해 엔비디아와 장기 공급 계약을 체결했다. -
삼성전자는 HBM3E 개발을 통해 H200 및 차세대 GPU용 공급망에 진입하고 있다.
현재 일부 DGX 시스템 및 테스트용 H100 변형 모델에 삼성 HBM이 시범 적용되고 있다.
이로써 한국 반도체 산업은 엔비디아 AI GPU 생태계의 필수 공급망으로 자리 잡았다.
H100의 성능이 HBM 품질과 직결되기 때문에, 엔비디아–TSMC–하이닉스–삼성으로 이어지는 연합 구조는 사실상 글로벌 AI 반도체의 핵심 생태계다.
중국과의 관계
미국의 수출 규제로 인해 H100은 중국에 직접 공급되지 않는다.
미국 상무부는 AI 성능이 일정 기준을 넘는 GPU의 수출을 금지했고, 이에 엔비디아는 중국 전용 H800, A800 모델을 출시했다.
중국 내에서는 비공식 경로를 통한 H100 확보 시도와 동시에, Huawei와 Biren 등이 대체 GPU 개발을 추진하고 있다.
경쟁사 제품과의 비교
| 제조사 | 모델 | 공정 | 메모리 | AI 연산 성능 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA | H100 | TSMC 4N | 80GB HBM3 | 최대 4 PFLOPS (FP8) | 시장 점유율 약 80% |
| AMD | MI300X | 5nm | 192GB HBM3 | 약 2.4 PFLOPS | 대형 LLM용 |
| Intel | Gaudi 3 | 5nm | 128GB HBM2e | 약 1.5 PFLOPS | 효율 중심 |
| Huawei | Ascend 910B | 7nm | 64GB | 약 1 PFLOPS | 중국 내수 중심 |
경쟁사 제품이 성능 면에서 점차 접근하고 있으나, 엔비디아는 CUDA·TensorRT·NCCL 등 생태계에서 독보적인 지위를 유지하고 있다.
가격과 시장 영향력
H100의 단가는 약 3만~4만 5천 달러(한화 약 4천만~6천만 원) 수준이다.
AI 기업들은 수천 장 단위로 조달하며, GPU 확보량이 곧 AI 기업의 경쟁력으로 간주된다.
이로 인해 H100은 “AI 인프라의 핵심 자산”으로 불리고 있다.
미래 전망: H200과의 연결고리
H100의 후속 모델인 H200은 같은 Hopper 아키텍처를 기반으로 하지만, HBM3E 메모리를 탑재해 성능을 대폭 개선했다.
| 항목 | H100 | H200 |
|---|---|---|
| 메모리 | 80GB HBM3 | 141GB HBM3e |
| 대역폭 | 3TB/s | 4.8TB/s |
| 성능 향상률 | - | 약 1.5~2배 |
H200은 추론(Serving) 중심의 클라우드 환경에 맞춰 설계되어, H100과 함께 하이브리드 형태로 사용될 전망이다.
정리: AI 시대의 엔진, H100
엔비디아 H100은 단순한 GPU가 아니라 AI 시대의 연산 엔진이다.
FP8 지원을 통한 효율 혁신, 한국 기업이 공급하는 HBM3, 그리고 폐쇄적이지만 강력한 유통망은
H100을 AI 산업의 표준으로 만들었다.
앞으로 나올 H200이 또다시 산업 전반에 어떤 영향을 미치는지 지켜보자.
#엔비디아 H100 #NVIDIA H100 GPU #Hopper 아키텍처 #FP8 연산 #HBM3 #SK하이닉스 #삼성전자 #AI GPU #NVIDIA H200