AI 반도체 경쟁 분석 AMD MI300 vs NVIDIA H100 비교

인공지능(AI) 시장의 두 거인, AMD와 NVIDIA가 선보인 대표 AI 가속기 MI300과 H100을 심층 비교합니다. 이 글에서는 아키텍처, 성능 벤치마크, 메모리, 확장성, 총 소유 비용(TCO)까지 모든 측면을 분석하여, 당신의 비즈니스와 연구에 가장 적합한 GPU를 선택할 수 있도록 돕습니다.

LLM 추론 성능 MI300 vs H100 | 비용과 성능 완벽 비교

목차

• 1. 아키텍처 및 코어 구성: 기술 기반 이해
• 2. MI300X H100 성능 비교 벤치마크를 통한 실질적 우위 확인
• 3. MI300 vs H200 메모리 대역폭 비교를 중심으로
• 4. 확장성 및 인터커넥트 기술: 대규모 시스템 구축의 핵심
• 5. 소프트웨어 생태계 및 개발 환경: 활용성 극대화
• 6. 전력 효율성 및 총 소유 비용 (TCO): 실용적 관점에서의 비교
• 7. 결론: AMD MI300 vs NVIDIA H100, 당신의 선택은?
• 자주 묻는 질문 (FAQ)

인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장이 폭발적으로 성장하면서, 이 기술 혁명을 뒷받침하는 그래픽 처리 장치(GPU)의 중요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. 시장의 절대 강자 NVIDIA와 무섭게 추격하는 AMD의 경쟁은 기술 발전의 핵심 동력입니다. 이 두 거인이 내놓은 대표적인 AI 가속기, AMD MI300 vs NVIDIA H100 비교는 단순한 하드웨어 경쟁을 넘어 미래 기술의 패권을 가늠하는 중요한 척도입니다.

본격적인 AI 시대를 맞아, 어떤 GPU가 당신의 비즈니스와 연구에 더 강력한 날개가 되어줄까요? 이 글에서는 두 칩의 아키텍처부터 성능 벤치마크, 메모리, 확장성, 그리고 총 소유 비용(TCO)까지 심층적으로 비교 분석하여, 독자 여러분이 가장 현명한 선택을 할 수 있도록 돕고자 합니다. 기술적 우위의 실체를 파악하기 위한 여정을 지금 바로 시작하겠습니다.

1. 아키텍처 및 코어 구성: 기술 기반 이해

모든 성능의 근원은 아키텍처 설계에 있습니다. AMD MI300과 NVIDIA H100은 각기 다른 철학으로 AI 및 HPC 워크로드를 공략합니다. 두 GPU의 심장부를 들여다보면, 그들이 추구하는 방향성의 차이를 명확히 알 수 있습니다.

AMD Instinct MI300의 CDNA 3 아키텍처와 APU

AMD MI300 시리즈의 가장 큰 특징은 CDNA 3 아키텍처를 기반으로 한 APU(Accelerated Processing Unit) 설계입니다. 이는 고성능 Zen 4 CPU 코어와 GPU 코어를 하나의 패키지에 통합한 혁신적인 구조입니다.

• CPU+GPU 통합의 힘: CPU와 GPU가 한 몸처럼 움직이면서 둘 사이의 데이터 전송 병목 현상을 획기적으로 줄였습니다. 이는 데이터 이동이 잦은 실시간 연산이나 복잡한 물리 시뮬레이션에서 엄청난 강점으로 작용합니다.
• 초대형 집적도: 최대 1530억 개의 트랜지스터를 1017㎟라는 거대한 다이에 집적하여, 단일 칩으로 막대한 양의 연산을 처리할 수 있는 기반을 마련했습니다.

이러한 APU 구조는 특히 메모리 접근이 중요한 HPC 분야와 거대 언어 모델(LLM) 구동에 유리한 고지를 점하게 합니다. CPU와 GPU가 메모리를 공유하며 빠르고 효율적으로 데이터를 교환할 수 있기 때문입니다.

NVIDIA H100의 Hopper 아키텍처와 전문화된 코어

NVIDIA H100은 검증된 성능과 안정성을 자랑하는 Hopper 아키텍처를 기반으로 합니다. NVIDIA는 각기 다른 목적을 가진 전문 코어들을 유기적으로 결합하여 최고의 성능을 이끌어냅니다.

• 다양한 전문 코어: 병렬 연산을 위한 CUDA 코어, AI 연산을 가속하는 Tensor 코어 등 각자의 역할에 특화된 코어들이 집약되어 있습니다. 800억 개의 트랜지스터가 814㎟ 다이 위에 정교하게 배치되어 AI 및 HPC 워크로드에서 강력한 성능을 발휘합니다.
• 트랜스포머 엔진: LLM의 기반이 되는 트랜스포머 모델 연산에 최적화된 트랜스포머 엔진을 탑재하여, 대규모 AI 모델의 학습과 추론 속도를 비약적으로 향상시켰습니다.

NVIDIA의 접근 방식은 오랜 기간 축적된 소프트웨어 생태계와 결합하여, 개발자들이 GPU의 성능을 최대한 쉽게 끌어낼 수 있도록 돕는다는 점에서 강력한 이점을 가집니다.

2. MI300X H100 성능 비교 벤치마크를 통한 실질적 우위 확인

하드웨어 사양만큼 중요한 것이 실제 워크로드에서의 성능입니다. MI300X H100 성능 비교 벤치마크는 두 GPU의 실질적인 능력을 가늠하는 가장 확실한 방법입니다. AI 학습, 추론, HPC 시뮬레이션 등 주요 분야에서 어떤 칩이 더 뛰어난 성능을 보이는지 구체적인 수치를 통해 살펴보겠습니다.

부동 소수점 및 정수 연산 성능

연산 성능은 GPU의 가장 기본적인 체력과 같습니다. 소수점 연산(FP)은 AI 학습과 과학 계산에, 정수 연산(INT)은 AI 추론에 주로 사용됩니다.

• 부동 소수점 연산 (FP16/FP32)
  MI300X는 FP16/BF16에서 최대 1307 TFLOPS의 성능을 보여, H100의 989 TFLOPS를 상회합니다. 이는 이론적으로 더 많은 연산을 동시에 처리할 수 있음을 의미합니다.
  FP32 성능에서는 H100(51.22 TFLOPS)과 MI300(47.87 TFLOPS)이 비슷한 수준을 보입니다.
• 정수 연산 (INT8)
  AI 추론 성능의 핵심 지표인 INT8 연산에서 MI300X는 최고 2615 TFLOPS로, H100/H200의 1979 TFLOPS보다 앞서는 수치를 기록했습니다.

이론적인 연산 능력에서는 MI300X가 H100을 여러 지표에서 앞서지만, 실제 성능은 소프트웨어 최적화 수준에 따라 크게 달라질 수 있다는 점을 기억해야 합니다.

실제 워크로드 벤치마크 결과

dstack.ai와 같은 여러 기관의 벤치마크 결과는 흥미로운 사실을 보여줍니다.

• LLM 추론 성능: 특정 조건, 예를 들어 vLLM(대규모 언어 모델 추론 및 서빙을 위한 라이브러리) 워크로드에서는 MI300X가 H100 대비 최대 2.1배 높은 성능을 기록하기도 했습니다. 이는 MI300X의 방대한 메모리 용량과 대역폭이 큰 역할을 한 결과입니다.
• 소프트웨어의 중요성: 하지만 대다수의 일반적인 AI 워크로드, 특히 빠른 응답 속도가 중요한 저지연 추론 환경에서는 NVIDIA의 H100/H200이 여전히 우세한 경향을 보입니다. 이는 NVIDIA의 TensorRT-LLM과 같이 고도로 최적화된 소프트웨어 라이브러리의 힘입니다. 반면, AMD의 ROCm 플랫폼은 아직 소프트웨어 최적화가 부족하여 하드웨어의 잠재력을 100% 끌어내지 못하는 경우가 있습니다.

결론적으로, 순수 하드웨어 성능 잠재력은 MI300X가 높지만, 현재로서는 소프트웨어 생태계와 최적화 수준에서 앞선 NVIDIA H100이 더 안정적이고 예측 가능한 고성능을 제공하는 경우가 많습니다.

3. MI300 vs H200 메모리 대역폭 비교를 중심으로

대규모 AI 모델 시대에 메모리는 GPU 성능을 좌우하는 가장 중요한 변수 중 하나가 되었습니다. 모델의 크기가 커질수록 더 많은 메모리 용량과 더 빠른 데이터 전송 속도(대역폭)가 필요하기 때문입니다. 특히 이 부분에서는 MI300 vs H200 메모리 대역폭 비교가 핵심적인 관전 포인트입니다.

AMD MI300 시리즈의 압도적인 메모리 용량

AMD는 MI300 시리즈에서 메모리 사양을 대폭 강화하며 시장에 충격을 주었습니다.

• MI300X: 최대 192GB의 HBM3 메모리를 탑재하고, 5.3TB/s라는 경이로운 메모리 대역폭을 자랑합니다.
• MI300A: 128GB의 HBM3 메모리와 3.2TB/s의 대역폭을 제공합니다.

이러한 사양은 거대한 LLM 모델을 여러 개의 GPU에 나누지 않고 단일 GPU에서 처리할 수 있게 해, 시스템 복잡성을 줄이고 성능을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다.

NVIDIA H100/H200의 전략적 업그레이드

NVIDIA H100은 80GB의 메모리로 시작했지만, AMD의 공세에 대응하여 메모리 성능을 대폭 개선한 H200을 선보였습니다.

• H100: 80GB의 HBM3 메모리와 최대 3.35TB/s의 대역폭을 갖췄습니다.
• H200: 메모리 용량을 141GB로 늘리고, 최신 HBM3e 메모리를 채택하여 대역폭을 4.8TB/s까지 끌어올렸습니다.

아래 표에서 볼 수 있듯이, MI300X는 여전히 메모리 용량과 대역폭에서 우위를 점하고 있지만, H200이 그 격차를 크게 좁혔습니다. 대규모 LLM 추론과 같이 메모리 성능이 곧 전체 성능으로 직결되는 작업에서는 이 작은 차이가 큰 결과의 차이를 만들어낼 수 있습니다.

4. 확장성 및 인터커넥트 기술: 대규모 시스템 구축의 핵심

AI 모델의 규모가 커지면서 이제는 수백, 수천 개의 GPU를 하나로 묶어 거대한 컴퓨팅 클러스터를 구축하는 것이 필수가 되었습니다. 이때 GPU들을 얼마나 빠르고 효율적으로 연결하는지가 시스템 전체의 성능을 결정합니다.

AMD Infinity Fabric: CPU와 GPU를 잇는 고속도로

AMD는 Infinity Fabric이라는 독자적인 인터커넥트 기술을 통해 칩 내부와 칩 외부를 연결합니다. 특히 MI300의 APU 구조에서 Infinity Fabric은 Zen 4 CPU 코어와 GPU 코어를 매끄럽게 연결하여 데이터 교환 효율을 극대화합니다. 이는 멀티 GPU 및 멀티 노드 시스템으로 확장할 때도 구조적인 이점을 제공합니다.

AMD의 접근 방식은 개방성을 지향하며, 여러 파트너사와의 협력을 통해 생태계를 넓혀가고 있습니다.

NVIDIA NVLink/NVSwitch: AI 클러스터의 표준

NVIDIA의 NVLink와 NVSwitch 기술은 대규모 AI 클러스터 구축의 사실상 표준으로 자리 잡았습니다.

• NVLink: GPU와 GPU를 직접 연결하는 초고속 인터페이스로, 일반적인 PCIe 방식보다 훨씬 높은 대역폭을 제공합니다.
• NVSwitch: 여러 개의 NVLink를 하나로 묶어주는 스위치 칩으로, 최대 수백 개의 GPU가 마치 하나의 거대한 GPU처럼 통신할 수 있게 해줍니다.

실제 대규모 AI 데이터 센터 구축 사례를 보면, NVLink 기반의 NVIDIA 솔루션이 압도적인 점유율을 보이고 있습니다. 이는 기술적 성능뿐만 아니라, 수년간 쌓아온 신뢰성과 안정성, 그리고 검증된 생태계를 바탕으로 한 결과입니다.

결론적으로, 대규모 AI 클러스터나 HPC 시스템을 구축할 계획이라면, 현재로서는 NVIDIA의 NVLink/NVSwitch가 더 성숙하고 검증된 선택지라고 할 수 있습니다.

5. 소프트웨어 생태계 및 개발 환경: 활용성 극대화

최고의 하드웨어도 그것을 제대로 활용할 수 있는 소프트웨어가 없다면 무용지물입니다. AI 개발 환경에서 소프트웨어 생태계는 GPU 선택에 있어 하드웨어 성능만큼이나 중요한 요소입니다.

NVIDIA CUDA 플랫폼: 흔들리지 않는 아성

NVIDIA CUDA 플랫폼은 지난 10년 이상 AI 및 HPC 개발의 표준으로 군림해왔습니다.

• 독보적인 시장 점유율: 대부분의 AI 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)와 라이브러리, 애플리케이션이 CUDA를 기반으로 개발되고 최적화되었습니다.
• 성숙한 개발 환경: 수십 년간 축적된 개발 도구, 디버거, 성능 분석 툴 등은 개발자의 생산성을 크게 높여줍니다.
• 활발한 커뮤니티: 전 세계 수많은 개발자와 연구자들이 CUDA 관련 지식과 노하우를 공유하며 거대한 커뮤니티를 형성하고 있어, 문제 해결 및 기술 지원을 받기 용이합니다.

개발자들은 필요한 모든 도구와 라이브러리를 손쉽게 얻을 수 있습니다. NVIDIA CUDA Toolkit 공식 페이지 →

AMD ROCm 플랫폼: 개방성을 무기로 한 추격

AMD ROCm(Radeon Open Compute) 플랫폼은 개방형 표준을 기반으로 CUDA의 대안을 제시합니다.

• 개방형 표준: 특정 기업에 종속되지 않는 오픈 소스 기반으로, 높은 유연성과 확장성을 장점으로 내세웁니다.
• 부족한 성숙도: 하지만 아직 CUDA에 비해 소프트웨어 최적화, 호환성, 라이브러리 지원 등 생태계의 성숙도가 부족한 것이 현실입니다. 이로 인해 개발자들이 ROCm 환경에서 CUDA와 동일한 수준의 성능과 안정성을 확보하기 위해서는 더 많은 노력이 필요할 수 있습니다.

대부분의 AI 프로젝트가 CUDA에 맞춰져 있기 때문에, ROCm으로 전환하는 것은 상당한 시간과 비용을 요구하는 도전 과제입니다. AMD는 문서와 가이드를 제공하며 생태계 확장에 힘쓰고 있습니다. AMD ROCm 공식 페이지 →

6. 전력 효율성 및 총 소유 비용 (TCO): 실용적 관점에서의 비교

데이터 센터를 운영하는 기업 입장에서 GPU의 성능만큼이나 중요한 것이 전력 소비와 그에 따른 운영 비용입니다. 초기 구매 비용과 장기적인 운영 비용을 모두 고려한 총 소유 비용(TCO)는 실용적인 관점에서 매우 중요한 비교 지표입니다.

전력 소비(TDP) 및 와트당 성능

TDP(Thermal Design Power)는 GPU가 최대로 소비하는 전력량을 나타냅니다.

• AMD MI300X: 약 600W
• NVIDIA H200: 약 700W
• NVIDIA H100 (PCIe): 약 350W

단순 수치만 보면 MI300X가 H200보다 전력을 덜 소비하는 것처럼 보이지만, 중요한 것은 '와트당 성능', 즉 동일한 전력을 소비했을 때 얼마나 더 많은 연산을 처리할 수 있는지입니다. MI300 시리즈는 특정 워크로드에서 뛰어난 와트당 연산 성능을 보여주기도 합니다.

데이터 센터 운영 비용과 TCO 분석

하지만 TCO는 단순히 칩 하나의 전력 소비만으로 결정되지 않습니다.

• 운영 비용: 수천 개의 GPU가 모인 데이터 센터에서는 GPU의 전력 소비가 곧바로 전기 요금과 냉각 비용 증가로 이어집니다. H100 PCIe 버전처럼 상대적으로 TDP가 낮은 모델은 대규모 배포 시 TCO 측면에서 유리할 수 있습니다.
• 소프트웨어 효율성: NVIDIA의 성숙한 CUDA 생태계는 개발 및 유지보수에 드는 시간과 인력 비용을 줄여줍니다. 또한, 고도로 최적화된 소프트웨어는 동일한 작업을 더 적은 자원으로 처리하게 해, 숨겨진 비용을 절감하는 효과가 있습니다.

결론적으로, MI300 시리즈가 와트당 연산 성능에서 강점을 보일 때도 있지만, 소프트웨어 최적화, 시스템 안정성, 유지보수 용이성 등 모든 요소를 고려한 TCO 관점에서는 미리 최적화된 NVIDIA 솔루션이 더 예측 가능하고 낮은 리스크를 제공한다는 평가가 많습니다.

결론: AMD MI300 vs NVIDIA H100, 당신의 선택은?

지금까지 AMD MI300 vs NVIDIA H100 비교를 통해 두 AI 반도체 거인의 기술력을 다각도로 살펴보았습니다. 두 GPU는 각기 다른 강점과 철학을 가지고 있으며, '절대적으로 더 좋은 GPU'는 없습니다. 오직 '당신의 워크로드에 더 적합한 GPU'가 있을 뿐입니다.

당신의 선택을 돕기 위한 최종 가이드라인은 다음과 같습니다.

• AMD MI300 시리즈를 선택해야 하는 경우
  • 워크로드: 수백억 개의 파라미터를 가진 거대 언어 모델(LLM)을 다루거나, 방대한 데이터셋을 처리하는 HPC 시뮬레이션과 같이 메모리 용량과 대역폭이 성능을 좌우하는 작업에 압도적으로 유리합니다.
  • 인프라: 특정 하드웨어에 대한 높은 이해도를 바탕으로 ROCm 생태계에 맞춰 소프트웨어를 최적화할 수 있는 기술력을 보유한 경우, MI300의 하드웨어 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
• NVIDIA H100/H200 시리즈를 선택해야 하는 경우
  • 워크로드: LLM뿐만 아니라 이미지 인식, 추천 시스템 등 다양한 AI 학습 및 추론 워크로드에서 안정적이고 예측 가능한 고성능을 원할 때 가장 확실한 선택입니다.
  • 인프라: 방대한 CUDA 생태계와의 호환성, 풍부한 개발자 지원, 검증된 안정성을 바탕으로 빠르게 프로젝트를 개발하고 배포해야 할 때 최적의 솔루션입니다. 또한, 대규모 시스템 구축과 총 소유 비용(TCO) 관리가 중요한 기업 환경에 더 적합합니다.

AI 기술의 발전은 이제 막 시작되었습니다. AMD는 하드웨어 혁신을 통해 NVIDIA의 아성에 도전하고 있으며, NVIDIA는 강력한 소프트웨어 생태계를 기반으로 왕좌를 지키고 있습니다. 이 치열한 경쟁은 결국 더 나은 기술, 더 높은 성능으로 이어져 우리 모두에게 혜택으로 돌아올 것입니다. 당신의 목표와 환경을 정확히 분석하여 미래를 선도할 최적의 GPU를 선택하시길 바랍니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 어떤 경우에 AMD MI300X가 NVIDIA H100/H200보다 더 좋은 선택인가요?

A: 처리해야 할 AI 모델의 크기가 매우 커서 192GB에 달하는 MI300X의 방대한 메모리 용량과 5.3TB/s의 높은 대역폭이 필수적인 경우에 가장 유리합니다. 예를 들어, 여러 GPU에 모델을 분산시키지 않고 단일 GPU에서 거대 언어 모델(LLM)을 실행하고자 할 때 MI300X는 탁월한 성능을 발휘할 수 있습니다.

 

Q: NVIDIA H100/H200의 가장 큰 장점은 무엇인가요?

A: NVIDIA의 가장 큰 장점은 압도적으로 성숙하고 안정적인 CUDA 소프트웨어 생태계입니다. 대부분의 AI 프레임워크와 라이브러리가 CUDA에 최적화되어 있어, 개발자들이 쉽고 빠르게 고성능을 구현할 수 있습니다. 이는 개발 시간 단축과 총 소유 비용(TCO) 절감으로 이어져, 다양한 AI 프로젝트에 가장 확실하고 안정적인 선택지가 됩니다.

 

Q: AI 반도체 선택 시 하드웨어 사양 외에 무엇을 가장 중요하게 고려해야 하나요?

A: 하드웨어 사양만큼, 혹은 그 이상으로 중요한 것이 '소프트웨어 생태계'입니다. GPU의 성능을 100% 활용하기 위해서는 최적화된 드라이버, 라이브러리, 개발 도구가 필수적입니다. 또한, 개발자 커뮤니티의 지원, 참고 자료의 풍부함, 기존 시스템과의 호환성 등도 프로젝트의 성패를 좌우하는 중요한 요소이므로 반드시 함께 고려해야 합니다.

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