엔비디아 A100

NVIDIA A100(엔비디아 A100 Tensor Core GPU)은 엔비디아가 데이터센터 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 인공지능(AI) 워크로드를 위해 설계한 최상위급 GPU 가속기이다.

개요

NVIDIA A100은 2020년에 발표된 Ampere 아키텍처 기반의 데이터센터용 가속기로, 대형 모델 학습(training), 딥러닝 추론(inference), HPC 애플리케이션을 염두에 두고 설계되었다. 특히 대용량 메모리(HBM2/HBM2e), 고대역폭 메모리 인터페이스, 멀티인스턴스 GPU(MIG) 기능 등으로 유연한 리소스 분할이 가능하다.

주요 사양

항목	내용
아키텍처	NVIDIA Ampere (GA100)
메모리 옵션	40 GB HBM2 또는 80 GB HBM2e
메모리 대역폭	약 1.6 TB/s (40 GB) 또는 약 2.0 TB/s (80 GB)
FP64 (더블 정밀도) 성능	최대 약 9.7 TFLOPS
FP32 (싱글 정밀도) 성능	약 19.5 TFLOPS
Tensor Float32 (TF32) 성능	최대 약 156 TFLOPS (희박도 적용 시 312 TFLOPS)
FP16 / BFLOAT16 Tensor 코어 성능	약 312 TFLOPS (최대 624 TFLOPS)
INT8 Tensor 코어 성능	약 624 TOPS (최대 1,248 TOPS)
INT4 Tensor 코어 성능	최대 약 2,496 TOPS (희박도 적용 시)
전력 소비(TDP)	버전 및 폼팩터에 따라 250 W ~ 400 W
멀티인스턴스 GPU(MIG)	최대 7개의 독립 GPU 인스턴스로 분할 가능

특징 및 기술

• 대형 AI 모델 학습과 추론을 위해 설계된 범용 가속기로, “하나의 가속기로 모든 워크로드”를 지향한다.
• HBM2/HBM2e 메모리와 매우 높은 메모리 대역폭을 통해 대용량 데이터셋 및 모델 처리를 가속한다.
• MIG(Multi-Instance GPU) 기능을 통해 하나의 물리적 GPU를 여러 개의 논리 GPU로 분할하여 다양한 작업을 동시에 실행할 수 있다.
• NVLink 및 NVSwitch 인터커넥트를 지원하여 멀티 GPU 클러스터에서 뛰어난 확장성을 제공한다.
• 구조적 희박성(Structured Sparsity) 지원으로 연산 효율을 향상시킨다.

활용

• 대형 언어 모델(LLM) 학습 및 추론, 딥러닝 연구, HPC 시뮬레이션, 데이터 분석 등에 널리 사용된다.
• 클라우드 서비스 및 슈퍼컴퓨터 인프라에서 기본 가속기로 채택되고 있다.
• 엣지나 개인용이 아닌, 주로 데이터센터 및 연구용 환경을 대상으로 한다.

장점 및 한계

장점

• 동급 GPU 중 최고 수준의 연산 성능을 제공한다.
• 대용량 메모리와 높은 대역폭으로 초대형 모델 처리 가능.
• MIG 기능으로 하나의 GPU를 다중 사용자가 효율적으로 나눠 쓸 수 있다.

한계

• 가격이 매우 높으며, 일반 소비자 환경에서는 비경제적이다.
• 높은 전력 소비와 냉각 요구 사항이 있다.
• 게이밍 및 그래픽 전용 워크로드에는 최적화되어 있지 않다.

가격 정보

• 소비자 시장에서는 구매가 어렵고, 데이터센터용으로 수천 달러대부터 시작한다.
• 클라우드 환경에서는 시간당 과금 방식으로 제공되며, GPU 인스턴스당 수십 달러 이상이 부과될 수 있다.

같이 보기

• NVIDIA T4
• NVIDIA L4 (GPU)
• NVIDIA H100
• 딥러닝 학습
• 고성능 컴퓨팅

참고 문헌

• NVIDIA, “NVIDIA A100 Tensor Core GPU”
• NVIDIA, “A100 Datasheet (40GB/80GB)”
• NVIDIA, “A100 80GB Datasheet Update”
• NVIDIA, “Ampere Architecture Whitepaper”
• DataCrunch, “NVIDIA A100 GPU Specs, Price and Use Cases”