NVIDIA H100 SXM 대 NVIDIA L4 — GPU 비교 (May 2026)
NVIDIA H100 SXM (80GB HBM3, 990 TFLOPS FP16, Hopper) vs NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA H100 SXM from $1.57/hr, NVIDIA L4 from $0.39/hr. 7개의 클라우드 제공업체별 사양, VRAM, 성능 및 가격을 비교하여 AI 워크로드에 가장 적합한 GPU를 찾으세요.
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NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
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NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| 사양 | |||
| 제조사 | NVIDIA | NVIDIA | |
| 아키텍처 | 호퍼 | 에이다 러브레이스 | |
| VRAM | 80 GB HBM3 | 24 GB GDDR6 | |
| 대역폭 | 3,350 GB/s | 300 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 990.0 TFLOPS | 121.0 TFLOPS | |
| FP32 | 67.0 TFLOPS | 30.3 TFLOPS | |
| TDP | 700W | 72W | |
| 출시 연도 | 2023 | 2023 | |
| 세그먼트 | 데이터 센터 | 데이터 센터 | |
| 최적 용도 | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | Inference video transcoding lightweight AI workloads | |
| 클라우드 가격 | |||
| 가장 저렴한 온디맨드 | $1.57/hr | $0.39/hr | |
| 가장 저렴한 스팟 | $1.49/hr | — | |
| 공급업체 | 7 | 1 | |
| 공급자 가격 (온디맨드) | |||
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$1.57/hr | 해당 없음 | |
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$1.99/hr | 해당 없음 | |
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$2.20/hr | 해당 없음 | |
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$2.35/hr | 해당 없음 | |
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$2.59/hr | 해당 없음 | |
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$2.99/hr | $0.39/hr | |
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$3.39/hr | 해당 없음 | |
NVIDIA H100 SXM
NVIDIA L4
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런팟
AI를 위해 구축된 클라우드 — 서버리스 추론부터 즉시 다중 노드 클러스터까지 GPU 워크로드를 필요에 따라 배포하고 확장합니다.
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래티튜드.sh
23개 글로벌 지역에 걸친 베어 메탈 GPU 클라우드
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벌트
32개 글로벌 지역에 걸친 고성능 클라우드 GPU
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|---|---|---|---|
| 개요 | |||
| Trustpilot 평점 | 3.5 | 3.7 | 1.7 |
| 본사 | United States | Brazil | United States |
| 제공자 유형 | GPU 중심 | 베어 메탈 | 멀티 클라우드 |
| 최적 용도 | AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 렌더링 연구 대형 언어 모델(LLM) 서비스 생성 AI | AI 교육 추론 베어 메탈 GPU 파인튜닝 연구 전용 작업 부하 생성 AI | AI 학습 추론 비디오 렌더링 고성능 컴퓨팅(HPC) 스테이블 디퓨전 게임 개발 생성 AI 미세 조정 연구 |
| GPU 하드웨어 | |||
| GPU 모델 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| 최대 VRAM (GB) | 288 | 96 | 288 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 8 | 8 | 16 |
| 인터커넥트 | NVLink | NVLink | NVLink |
| 가격 | |||
| 시작 가격 ($/시간) | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| 청구 단위 | 초당 | 시간당 | 시간당 |
| 스팟/선점 가능 | 예 | 아니요 | 예 |
| 예약 할인 | 15-29% (1개월~1년 계획) | 해당 없음 | 해당 없음 |
| 무료 크레딧 | 최초 $10 사용 후 $5-$500 보너스 | 추천 프로그램을 통한 $200 | 30일간 최대 $300 무료 크레딧 |
| 아웃바운드 요금 | 없음 (무료) | 없음 | 표준 (플랜에 따라 다름) |
| 스토리지 | 컨테이너/볼륨 ($0.10/GB/월), 유휴 볼륨 ($0.20/GB/월), 네트워크 스토리지 ($0.07/GB/월 1TB) | 로컬 NVMe 포함(최대 4x 3.8TB), 블록 스토리지 $0.10/GB/월, 파일시스템 스토리지 $0.05/GB/월 | 350 GB - 61 TB NVMe (포함), 블록 스토리지 $0.10/GB/월, S3 호환 오브젝트 스토리지 |
| 인프라 | |||
| 지역 | 31개 글로벌 지역 | 23개 지역: 미국(8개 도시), 라틴아메리카(5), 유럽(5), 아시아태평양(4), 멕시코시티. GPU는 달라스, 프랑크푸르트, 시드니, 도쿄에 위치 | 6개 대륙(미주, 유럽, 아시아, 호주, 아프리카)에 걸친 32개 지역 |
| 가동 시간 SLA | 99.99% | 99.9% | 100% |
| 개발자 경험 | |||
| 프레임워크 | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | ML 최적화 이미지 PyTorch TensorFlow(사용자 설치) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| 도커 지원 | 예 | 예 | 예 |
| SSH 접근 | 예 | 예 | 예 |
| 주피터 노트북 | 예 | 아니요 | 예 |
| API / CLI | 예 | 예 | 예 |
| 설정 시간 | 즉시 | 초 단위 | 분 단위 |
| Kubernetes 지원 | 아니요 | 아니요 | 예 |
| 비즈니스 조건 | |||
| 최소 약정 | 없음 | 없음 | 없음 |
| 규정 준수 | SOC 2 유형 II | 단일 테넌트 격리 DPA 제공 가능 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR 레벨 1 |
런팟
래티튜드.sh
벌트
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