# LLM 추론에 가장 좋은 GPU는 무엇인가요?

> LLM 추론에 가장 좋은 GPU는 모델 크기에 따라 다릅니다. 8B에는 RTX 4090, FP8 32B에는 L40S, FP8 70B에는 H200입니다. 암호화폐 결제, KYC 없이, 2026년 10월.

- URL: https://gpuwithcrypto.com/ko/best-gpu-for/llm-inference/
- 최종 업데이트: 2026-10-29
- 발행자: GPUwithCrypto (https://gpuwithcrypto.com)

메모리가 모델과 캐시를 담을 수 있는 가장 저렴한 GPU를 고르세요. 아래 표는 모든 일반적인 모델 크기에 대해 이를 보여 주며, 저희의 시간당 가격을 다른 곳에서 찾은 가장 낮은 온디맨드 가격 옆에 표시합니다.

**빠른 답변 — LLM 추론에 가장 좋은 GPU는 무엇인가요?**

LLM 추론에 가장 좋은 GPU는 VRAM이 모델에 약 20%를 더한 크기를 담을 수 있는 가장 저렴한 GPU입니다. 7–8B 모델에는 RTX 4090(24 GB), FP8 32B 또는 4-bit 70B에는 L40S(48 GB), FP8 70B에는 H200(141 GB), 671B DeepSeek에는 8× H200입니다. 2026년 10월 29일 기준, **GPUwithCrypto**은 H200을 시간당 $3.07에 임대하며, 암호화폐로 결제합니다.

## 모델 크기별로 어떤 GPU를 써야 하나요?

필요한 VRAM = 가중치 × 1.2 ([VRAM 가이드](https://gpuwithcrypto.com/ko/how-much-vram-do-i-need/ "LLM을 실행하거나 파인튜닝하는 데 VRAM은 얼마나 필요할까?") 참고). 저희 가격과 2026년 10월 29일에 확인한 제공업체 중에서 찾은 셀프서비스 온디맨드 GPU 시간당 최저 가격입니다.

| 모델 크기 (예시) | 필요한 VRAM | 최적의 GPU | 이유 | GPUwithCrypto | 다른 곳 최저가 (GPU당) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| BF16 7–8B (Llama 3.1 8B, Mistral 7B) | 17.5–19.2 GB | [RTX 4090 24GB](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/rtx-4090/ "RTX 4090을 시간당 임대하는 비용은 얼마인가요?") | BF16 가중치와 32K 토큰 캐시(Llama 3.1 8B에서 4.3 GB)를 담음; FP8 Tensor Cores | 시간당 $0.28 | $0.33 (Salad) |
| 128K 토큰 컨텍스트의 7–8B | 16 GB + 17.2 GB 캐시 = 33.2 GB | [L40S 48GB](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/l40s/ "L40S는 시간당 얼마인가요?") | 128K 토큰 BF16 캐시 하나만 17.2 GB 필요 | 시간당 $0.82 | $0.97 (Massed Compute) |
| FP8 30–32B (Qwen2.5 32B) | 39 GB | [L40S 48GB](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/l40s/ "L40S는 시간당 얼마인가요?") | FP8 Tensor Cores가 있는 48 GB (733 TFLOPS dense FP8 피크) | 시간당 $0.82 | $0.97 (Massed Compute) |
| BF16 30–32B | 78 GB | [A100 80GB](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/a100/ "A100은 시간당 얼마인가요?") | 저희 범위의 엔트리 80 GB GPU; FP8 Tensor Cores가 없으므로 BF16 또는 4-bit로 서빙 | 시간당 $0.92 | $1.09 (Thunder Compute) |
| 4-bit 70–72B | 42–43.6 GB | [L40S 48GB](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/l40s/ "L40S는 시간당 얼마인가요?") | 저희 범위에서 44 GB를 넘는 엔트리 GPU | 시간당 $0.82 | $0.97 (Massed Compute) |
| FP8 70–72B (Llama 3.1 70B, Qwen2.5 72B) | 84–87.2 GB | [H200 141GB](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/h200/ "H200 시간당 비용은 얼마인가요?") | H100 두 대 대신 GPU 한 대; KV 캐시용으로 54–57 GB 남음; 4,800 GB/s | 시간당 $3.07 | $3.62 (Massed Compute) |
| gpt-oss-120b (MXFP4) | 78.3 GB | [H100 80GB](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/h100/ "H100을 시간당 렌탈하는 데 얼마가 드나요?") | 모델 카드는 단일 80 GB GPU를 대상으로 합니다; FP8 Tensor Cores, 3,350 GB/s (SXM) | $2.32/시간 | $2.73 (Massed Compute) |
| DeepSeek V4 Flash (284B MoE) | 191.5 GB | 2× H200 | FP4/FP8 가중치가 159.6 GB를 차지합니다; SGLang 문서에는 4× H200이 나와 있습니다 | $6.14/시간 | $3.62 (Massed Compute) |
| FP8 기준 405B (Llama 3.1 405B) | 486 GB | 4× H200 | GPU 4개에서 564 GB; 8× H100이라면 GPU 수가 두 배 필요합니다 | $12.28/시간 | $3.62 (Massed Compute) |
| 671B–1.6T MoE (DeepSeek-V3/R1 FP8, V4 Pro) | 805–1,037.6 GB | 8× H200 | 한 호스트에서 1,128 GB; 8× H100은 640 GB만 담습니다 | $24.56/시간 | $3.62 (Massed Compute) |

*가격 확인일: 2026년 10월 29일.*

GPU-시간당, USD, 세금 별도. 스팟 및 마켓플레이스 가격은 포함하지 않습니다: 더 낮을 수 있지만 GPU를 돌려받을 수 있습니다.

## 추론에서 VRAM이 TFLOPS보다 더 중요한 이유는 무엇인가요?

VRAM은 모델이 실행될 수 있는지를 결정하고, 메모리 대역폭은 텍스트 생성 속도의 한계를 정합니다. 새 토큰 하나마다 활성 가중치 전체를 메모리에서 한 번씩 읽으므로, 작은 배치 크기에서는 GPU가 연산이 아니라 메모리를 기다립니다. 연산은 긴 프롬프트(prefill)와 대량의 사용자 배치에서 더 중요합니다.

그래서 H200과 H100은 FP8 최대 연산 성능이 같지만(1,979 TFLOPS dense, NVIDIA 수치) H200은 76% 더 많은 메모리를 담고 43% 더 빠르게 전송합니다: 4,800 GB/s 대 3,350 GB/s. 여기서 대역폭과 TFLOPS는 저희가 측정한 값이 아니라 NVIDIA의 최대 수치입니다.

## 어떤 GPU가 어떤 모델에 맞나요? (VRAM 순위)

**방법론.** 7개 GPU를 모두 대여하는 GPUwithCrypto(SerpGoat LLC) 게시. 각 GPU는 동일한 세 가지 기준으로 평가합니다. VRAM과 대역폭은 NVIDIA 공식 수치이며, 저희가 측정한 속도는 없습니다. 가격은 저희 가격과 2026년 10월 29일에 저희가 찾은 셀프서비스 온디맨드 최저가입니다.

*가격 확인일: 2026년 10월 29일.*

저희가 대여하는 7개 GPU를 GPU당 VRAM 기준으로 큰 것부터 나열했습니다. VRAM이 어떤 모델이 들어가는지를 결정하기 때문입니다. 대역폭이 두 번째 기준이고, 시간당 가격이 세 번째입니다.

### 1. NVIDIA B200 — 최대 VRAM

8,000 GB/s의 HBM3e 180 GB (NVIDIA 8-GPU HGX 수치의 GPU당 몫), FP8 및 FP4 Tensor Cores. 70B 모델을 BF16(168 GB)으로 GPU 한 개에 담습니다.

- 추천 용도: GPU 한 개에서 BF16 기준 70B, FP4 추론
- 가격: 시간당 $4.61 · 타사 최저 $5.43

### 2. NVIDIA H200 141GB — 70B에 최적

4,800 GB/s의 HBM3e 141 GB. 70B 모델을 FP8(84 GB)로 담고 KV 캐시용으로 57 GB가 남습니다. 8개를 묶으면 DeepSeek-V3 또는 V4 Pro가 들어갑니다.

- 추천 용도: FP8 기준 70B, 긴 컨텍스트, 대형 MoE 모델
- 가격: 시간당 $3.07 · 타사 최저 $3.62

### 3. NVIDIA H100 80GB — 범용

3,350 GB/s(SXM) 또는 2,000 GB/s(PCIe)의 HBM3 80 GB, FP8 Tensor Cores. gpt-oss-120b 또는 32B 모델을 BF16으로 담습니다.

- 추천 용도: gpt-oss-120b, BF16 기준 32B, 고처리량 8B 서빙
- 가격: $2.32/시간 · 타사 최저 $2.73

### 4. NVIDIA A100 80GB — 엔트리 80 GB

2,039 GB/s(SXM) 또는 1,935 GB/s(PCIe)의 HBM2e 80 GB. FP8 Tensor Cores 없음: BF16 또는 4-bit로 서빙합니다.

- 추천 용도: BF16 기준 32B, 긴 컨텍스트에서 4-bit 기준 70B
- 가격: 시간당 $0.92 · 타사 최저 $1.09

### 5. NVIDIA L40S 48GB — 가성비 48 GB

864 GB/s의 GDDR6 48 GB, FP8 Tensor Cores, NVLink 없음. 32B를 FP8로 또는 70B를 4-bit로 담습니다.

- 추천 용도: FP8 기준 32B, 4-bit 기준 70B, 128K 컨텍스트의 8B
- 가격: 시간당 $0.82 · 타사 최저 $0.97

### 6. NVIDIA GeForce RTX 5090

GDDR7 32 GB, 1,792 GB/s, FP8 및 FP4 Tensor Cores. BF16 모델은 12B(28.8 GB), 4-bit 모델은 32B(19.5 GB)를 올릴 수 있고 긴 컨텍스트까지 여유가 있습니다.

- 추천 용도: BF16에서 12B, 4-bit에서 32B, 긴 프롬프트 지원
- 가격: 시간당 $0.42 · 다른 곳 최저 $0.50

### 7. NVIDIA GeForce RTX 4090 — 엔트리 GPU

GDDR6X 24 GB, 1,008 GB/s, FP8 Tensor Cores. BF16 모델은 7–8B를 올릴 수 있습니다.

- 추천 용도: 7–8B 모델, 개발 및 테스트
- 가격: 시간당 $0.28 · 다른 곳 최저 $0.33

*고지: 이 페이지는 GPUwithCrypto이(가) 게시합니다. 경쟁사 정보는 위에 표시된 날짜 기준 각사의 공개 웹사이트에서 가져온 것이며, 이후 변경되었을 수 있습니다.*

## H200 한 장이 H100 두 장보다 가성비가 좋나요?

FP8 70B 모델이라면 그렇습니다. H200 한 장이면 올릴 수 있지만, H100 두 장은 모델을 나눠서 매 레이어마다 데이터를 주고받아야 합니다. GPUwithCrypto의 2026년 10월 29일 가격 확인에 따르면, 13개 제공업체의 H200 온디맨드 가격 중앙값은 GPU-시간당 $5.29였고, 16개 제공사의 H100은 $4.16이었습니다. H200은 시간당 27% 더 비싸지만 VRAM은 76% 더 많아서, 메모리 GB당으로는 28% 더 저렴합니다.

저희 가격 기준으로는 H200 한 장이 시간당 $3.07, H100 두 장이 시간당 $4.64입니다. 전체 비교: [H100 vs H200](https://gpuwithcrypto.com/ko/compare/h100-vs-h200/ "H100 vs H200: H200은 추가 비용을 지불할 가치가 있나요?").

## 스팟 및 마켓플레이스 GPU는 어떤가요?

비용은 더 낮지만 작업 도중에 사라질 수 있습니다. 2026년 10월 29일 Vast.ai 마켓플레이스에서 가장 저렴한 H100 제안은 시간당 $1.73이었습니다(Vast.ai 공개 가격 피드). 저희가 찾은 최저 온디맨드 가격보다 낮은 수준입니다. 항상 켜져 있어야 하는 추론 서버라면 중단은 곧 다운타임을 뜻합니다. 인스턴스는 스팟이 아닌 온디맨드 방식입니다. 잔액이 유지되는 동안 누구도 GPU를 회수할 수 없으며, 직접 중지할 때까지 인스턴스가 실행됩니다. 각각 언제 쓰는지: [스팟 GPU란 무엇인가](https://gpuwithcrypto.com/ko/what-is/spot-gpu/ "spot GPU란 무엇이며, 가치가 있을까?").

## LLM 추론 GPU 질문

### Llama 70B를 돌리려면 어떤 GPU가 필요한가요?

FP8이면 H200 한 장(필요 84 GB, 사용 가능 141 GB), 4-bit이면 L40S 한 장(필요 42 GB, 사용 가능 48 GB), BF16이면 B200 한 장(필요 168 GB, 사용 가능 180 GB)입니다. H100 두 장으로도 FP8 버전을 올릴 수 있으며, 합산 160 GB입니다.

### DeepSeek V4에 가장 좋은 GPU는 무엇인가요?

H200입니다. DeepSeek V4 Flash의 가중치는 159.6 GB라서 최소 H200 두 장이 필요하고, SGLang cookbook에는 네 장으로 나와 있습니다. V4 Pro는 864.7 GB가 필요해 H200 여덟 장이 듭니다. 명령은 [DeepSeek V4 가이드](https://gpuwithcrypto.com/ko/guides/run-deepseek-v4-on-cloud-gpu/ "클라우드 GPU에서 DeepSeek V4를 어떻게 실행하나요?")에 있습니다.

### RTX 4090은 LLM 추론에 적합한가요?

7–8B 모델이라면 그렇습니다. 24 GB면 BF16 Llama 3.1 8B를 올릴 수 있고(오버헤드 포함 19.2 GB), 대역폭 1,008 GB/s로 저희 라인업의 엔트리 GPU입니다. BF16에서 약 10B 파라미터를 넘으면 메모리가 부족해집니다.

### A100은 2026년에도 추론에 쓸 만한가요?

BF16 및 최대 80 GB 4-bit 모델이라면 그렇고, 저희 라인업의 엔트리 80 GB GPU입니다. FP8 Tensor Cores가 없어서 FP8 체크포인트는 L40S, H100, H200에서 더 잘 돌아갑니다. [H100 vs A100](https://gpuwithcrypto.com/ko/compare/h100-vs-a100/ "H100 vs A100: 어느 것을 임대해야 할까요?")을 참고하세요.

### 이 GPU를 암호화폐로 대여할 수 있나요?

네. GPUwithCrypto는 US$1 충전에서 BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, XMR로 결제할 수 있으며, 신분증도 카드도 필요 없습니다. 인스턴스는 실행되는 동안 시간당 요금으로 분 단위 과금되며, 해당 GPU에 구매해 둔 GPU-시간에서 차감됩니다. 인스턴스를 중지하면 즉시 과금이 멈춥니다.

## 출처

1. [NVIDIA H200 사양](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h200/) — NVIDIA (read 2026-10-29)
2. [NVIDIA H100 사양](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/) — NVIDIA (read 2026-10-29)
3. [NVIDIA A100 사양](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/) — NVIDIA (read 2026-10-29)
4. [NVIDIA L40S 사양](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/l40s/) — NVIDIA (read 2026-10-29)
5. [NVIDIA HGX 플랫폼(B200)](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/hgx/) — NVIDIA (read 2026-10-29)
6. [NVIDIA Ada GPU 아키텍처 백서 (RTX 4090)](https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/ada/nvidia-ada-gpu-architecture.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29)
7. [NVIDIA RTX Blackwell 아키텍처 백서(RTX 5090)](https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/blackwell/nvidia-rtx-blackwell-gpu-architecture.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29)
8. [Transformer Math 101](https://blog.eleuther.ai/transformer-math/) — EleutherAI (read 2026-10-29)
9. [gpt-oss-120b 모델 카드](https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b) — OpenAI / Hugging Face (read 2026-10-29)
10. [DeepSeek-V4 cookbook](https://docs.sglang.io/cookbook/autoregressive/DeepSeek/DeepSeek-V4) — SGLang (read 2026-10-29)
11. [Massed Compute 요금](https://vm.massedcompute.com/pricing) — Massed Compute (read 2026-10-29)
12. [SaladCloud 가격 변경, 2026년 11월](https://blog.salad.com/saladcloud-price-changes-november-2026) — Salad (read 2026-10-29)
13. [Thunder Compute 요금](https://www.thundercompute.com/pricing) — Thunder Compute (read 2026-10-29)
14. [Vast.ai 공개 GPU 가격 피드](https://storage.googleapis.com/vast-public-gpu-pricing/gpu-pricing-public.json) — Vast.ai (read 2026-10-29)

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GPUwithCrypto: GPUwithCrypto는 클라우드 GPU(NVIDIA H100, H200, B200, A100, L40S, RTX 4090, RTX 5090)를 분 단위로 임대하며, KYC 없이 암호화폐로 결제합니다. 각 GPU 가격은 2026년 10월 29일 기준으로 확인된 특정 온디맨드 참조 가격보다 최소 15% 낮게 책정됩니다.