NVIDIA H100 SXM 대 NVIDIA L40S — GPU 비교 (4월 2026)
NVIDIA H100 SXM (80GB HBM3, 990 TFLOPS FP16, Hopper) vs NVIDIA L40S (48GB GDDR6, 366 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA H100 SXM from $1.57/hr, NVIDIA L40S from $0.55/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 7 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
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NVIDIA L40S
48GB GDDR6 · Ada Lovelace
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|---|---|---|---|
| 사양 | |||
| 제조사 | NVIDIA | NVIDIA | |
| 아키텍처 | Hopper | Ada Lovelace | |
| VRAM | 80 GB HBM3 | 48 GB GDDR6 | |
| 대역폭 | 3,350 GB/s | 864 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 990.0 TFLOPS | 366.0 TFLOPS | |
| FP32 | 67.0 TFLOPS | 91.6 TFLOPS | |
| TDP | 700W | 350W | |
| 출시 연도 | 2023 | 2023 | |
| 세그먼트 | Data center | Data center | |
| 최적 용도 | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | Inference fine-tuning video processing AI-accelerated graphics | |
| 클라우드 가격 | |||
| 가장 저렴한 온디맨드 | $1.57/hr | $0.55/hr | |
| 가장 저렴한 스팟 | $1.49/hr | $0.79/hr | |
| 공급업체 | 7 | 7 | |
| 공급자 가격 (온디맨드) | |||
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$1.57/hr | $0.61/hr | |
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$1.99/hr | $1.67/hr | |
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$2.20/hr | $0.55/hr | |
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$2.35/hr | $0.86/hr | |
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$2.59/hr | $0.55/hr | |
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$2.99/hr | $0.86/hr | |
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$3.39/hr | $1.57/hr | |
NVIDIA H100 SXM
NVIDIA L40S
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래티튜드.sh
23개 글로벌 지역에 걸친 베어 메탈 GPU 클라우드
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|---|---|---|---|
| 개요 | |||
| Trustpilot 평점 | 4.4 | 3.3 | 3.7 |
| 본사 | United States | United States | Brazil |
| 제공자 유형 | GPU 마켓플레이스 | GPU 중심 | 베어 메탈 |
| 최적 용도 | AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 연구 대형 언어 모델 서비스 생성 AI | AI 학습 추론 미세 조정 생성 AI 연구 대형 언어 모델 서비스 스테이블 디퓨전 | AI 교육 추론 베어 메탈 GPU 파인튜닝 연구 전용 작업 부하 생성 AI |
| GPU Hardware | |||
| GPU 모델 | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| 최대 VRAM (GB) | 192 | 80 | 96 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 8 | 8 | 8 |
| 인터커넥트 | NVLink, 인피니밴드 | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 시작 가격 ($/시간) | $0.06/hr | $0.11/hr | $0.35/hr |
| 청구 단위 | 초당 | 초당 | 시간당 |
| 스팟/선점 가능 | 예 | 예 | 아니요 |
| 예약 할인 | 최대 50% (1-6개월 예약) | 해당 없음 | 해당 없음 |
| 무료 크레딧 | 가입 시 소액 테스트 크레딧 | 스타트업 최대 $10,000 지원 | 추천 프로그램을 통한 $200 |
| 아웃바운드 요금 | 호스트별 상이함 ($/TB) | 없음 (무료) | 없음 |
| 스토리지 | 호스트별 상이함 ($/GB/시간, 인스턴스 존재 시 과금) | 컨테이너 디스크 (60GB 무료), 볼륨 디스크, 네트워크 볼륨 | 로컬 NVMe 포함(최대 4x 3.8TB), 블록 스토리지 $0.10/GB/월, 파일시스템 스토리지 $0.05/GB/월 |
| Infrastructure | |||
| 지역 | 500개 이상 위치, 40개 이상 데이터 센터 | 미국, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 아프리카, 중동 (20개 이상 지역) | 23개 지역: 미국(8개 도시), 라틴아메리카(5), 유럽(5), 아시아태평양(4), 멕시코시티. GPU는 달라스, 프랑크푸르트, 시드니, 도쿄에 위치 |
| 가동 시간 SLA | 공식 SLA 없음 (호스트 신뢰도 점수 확인 가능) | 99.9% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| 프레임워크 | 파이토치 텐서플로우 CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | ML 최적화 이미지 PyTorch TensorFlow(사용자 설치) CUDA |
| 도커 지원 | 예 | 예 | 예 |
| SSH 접근 | 예 | 예 | 예 |
| 주피터 노트북 | 예 | 예 | 아니요 |
| API / CLI | 예 | 예 | 예 |
| 설정 시간 | 초 | 해당 없음 | 초 단위 |
| Kubernetes Support | 아니요 | 아니요 | 아니요 |
| Business Terms | |||
| 최소 약정 | 없음 | 없음 | 없음 |
| 규정 준수 | SOC 2 유형 2 HIPAA GDPR CCPA | SOC 2 | 단일 테넌트 격리 DPA 제공 가능 |
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