ML 워크로드의 GPU 비용을 40% 이상 절감하는 방법

Source: Dev.to

TL;DR
A100 → H100 → H200 은 큰 성능 도약을 의미합니다. 메모리 요구량, 연산 요구량, 워크로드당 비용을 기준으로 선택하세요. A100은 학습 및 파인‑튜닝에서 여전히 비용 효율이 높고, H100은 추론에서 뛰어난 처리량을 제공하며, H200의 141 GB VRAM은 메모리‑집약적이고 장기 컨텍스트 모델을 가능하게 합니다. Aquanode — 다중 클라우드 GPU 마켓플레이스로, GPU 간 전환을 쉽고 비용 효율적으로 해줍니다.

The GPU landscape has changed more in two years

GPU 환경은 빠르게 진화했으며, 2025년은 V100 시대 이후 가장 큰 격차를 보여줍니다. 팀이 더 큰 모델을 학습·배포함에 따라 실제 질문은 어떤 GPU가 워크플로우에 가장 좋은 비용‑성능을 제공하느냐가 됩니다.

GPU 사양을 워크로드에 맞추는 것이 중요하지만, 유연성도 마찬가지로 중요합니다. Aquanode는 개발자가 하나의 계정으로 여러 공급자의 A100, H100, H200 인스턴스를 비교하고 배포할 수 있게 도와줍니다.

A100 vs H100 vs H200: What actually matters

1. Memory Capacity

• A100: 40 GB 또는 80 GB
• H100: 80 GB
• H200: 141 GB

메모리는 많은 LLM 및 멀티모달 워크로드에서 제한 요소가 되었습니다. 80 GB를 초과하는 모델은 H200을 사용하면 크게 이득을 볼 수 있습니다. Aquanode에서는 팀이 장기 컨텍스트 LLM, 고동시성 추론, 마이크로‑배칭 없이 큰 배치 크기를 위해 H200을 선택합니다.

2. Raw Compute and Architecture

Hopper GPU(H100 및 H200)는 트랜스포머‑최적화 커널, FP8 가속, 높은 처리량을 제공합니다. 이는 학습 시 2~4배 빠른 속도와 추론 시 훨씬 큰 이득을 의미합니다. 많은 팀이 생산 워크로드에서 더 높은 처리량이 필요할 때 Aquanode를 통해 A100에서 H100으로 업그레이드합니다.

3. Cost‑Performance

시간당 가격은 오해를 불러일으킬 수 있습니다; 실제 지표는 완료된 작업당 비용입니다. 작업을 1/3 시간에 끝내는 H100은 A100보다 저렴할 수 있습니다. 샤딩을 피하거나 병렬 오버헤드를 줄여 에포크를 크게 단축시키는 H200도 마찬가지입니다.

Aquanode 마켓플레이스는 여러 클라우드 공급자의 가격을 나란히 보여주고, 가격 변동 시 빠르게 전환할 수 있게 해줘 평가를 쉽게 합니다.

So which GPU is best for your workload in 2025?

If you’re fine‑tuning models on a budget

• Pick: A100
• 40 GB 또는 80 GB에 적합
• Hopper‑전용 기능 불필요
• 저렴한 시간당 가격 활용

A100은 소규모·중규모 팀에게 여전히 가격 효율의 선두주자입니다.

If you’re training medium or large transformer models

• Pick: A100 or H100
  • Cost‑sensitive: A100
  • High throughput: H100

모델이 80 GB를 초과하거나 매우 큰 배치를 필요로 하지 않는 한, A100이 여전히 뛰어난 가치를 제공합니다.

If you’re training or serving LLMs with long context

• Pick: H200
• 141 GB VRAM, 128k+ 토큰 컨텍스트
• 대규모 mixture‑of‑experts, 멀티모달 LLM
• 많은 동시 요청을 처리하는 추론 서버

모델이 80 GB를 초과하거나 전혀 맞지 않을 경우 H200이 자연스러운 업그레이드입니다.

If you’re running high‑volume inference

• Pick: H100 or H200
• 큰 배치, 높은 처리량, FP8 가속
• 트랜스포머‑엔진 최적화

2025년에는 Hopper 기반 GPU가 추론 워크로드에서 A100을 크게 앞섭니다.

The underrated factor: Flexibility across providers

GPU 가격, 가용성, 지역은 클라우드 플랫폼마다 크게 다릅니다. 단일 공급자에 의존하면 개발이 지연되거나 비용이 상승할 수 있습니다.

Aquanode는 다음을 제공함으로써 이를 해결합니다:

• 여러 클라우드 공급자를 위한 하나의 계정
• A100, H100, H200을 위한 통합 대시보드
• 일시 중지·재개 기능
• 손쉬운 공급자 전환
• 지역별 일관된 가격 가시성

현대 AI 개발에서는 유연성이 원시 성능만큼 중요합니다.

How to choose your GPU in under 60 seconds

스스로에게 물어보세요:

1. 모델이 80 GB에 들어가나요?

   • 아니오 → H200
   • 예 → A100 또는 H100

2. 비용이 최우선인가요? → A100

3. 속도가 최우선인가요? → H100

4. 워크로드가 메모리‑제한인가요? → H200

5. 클라우드 락‑인(잠금)을 피하고 싶나요?

   • Aquanode를 사용해 공급자를 쉽게 전환하세요

Final Thoughts

GPU 선택은 이제 학습 및 추론 속도에 큰 영향을 미칩니다. A100은 신뢰할 수 있는 작업 말굽이며, H100은 뛰어난 처리량을 제공하고, H200은 장기 컨텍스트와 메모리‑집약 모델의 문을 엽니다.

Aquanode 은 팀이 워크플로우 각 단계에 맞는 GPU를 선택하도록 돕고, 단일 클라우드의 가격이나 가용성에 얽매이지 않게 해줍니다.