# H100 vs A100: 어느 것을 임대해야 할까요?

> H100 vs A100: 어느 것을 임대해야 할까요? H100은 dense BF16 피크가 3.2배이고, A100 80GB는 시간당 비용이 60% 더 저렴합니다. 사양, 모델 적합성, 작업 비용, 암호화폐 가격.

- URL: https://gpuwithcrypto.com/ko/compare/h100-vs-a100/
- 최종 업데이트: 2026-10-29
- 발행자: GPUwithCrypto (https://gpuwithcrypto.com)

두 GPU 모두 80 GB 메모리를 갖추고 있어 같은 모델을 수용합니다. H100은 스펙상 더 빠르고 FP8을 지원하며, A100 80GB는 시간당 비용이 훨씬 저렴합니다. NVIDIA의 공식 수치와 2026년 10월 29일 가격을 바탕으로 선택 방법을 안내합니다.

**빠른 답변 — H100 vs A100: 어느 것을 임대해야 할까요?**

**H100 vs A100:** 메모리 바운드 추론과 80 GB에 들어가는 모델의 LoRA 파인튜닝에는 A100 80GB를 임대하세요. 연산 바운드 학습, FP8, 빠르게 끝내야 하는 작업에는 H100을 임대하세요. 2026년 10월 29일 기준으로 **GPUwithCrypto**는 H100을 $2.32/시간에, A100 80GB를 시간당 $0.92에 임대하며, KYC 없이 암호화폐로 결제합니다. H100은 작업을 약 2.5배 더 빠르게 실행할 때만 이득입니다.

## H100과 A100의 사양은 어떻게 비교되나요?

2026년 10월 29일에 확인한 NVIDIA 공식 수치입니다. Tensor 수치는 **dense** 피크 TFLOPS입니다. NVIDIA는 H100 Tensor 값을 희소성 적용 시에만 표기하므로, H100 dense 값은 NVIDIA 수치 ÷ 2이며 (d)로 표시했습니다. 피크 수치는 벤치마크가 아닙니다.

| 사양 | H100 SXM | H100 PCIe | A100 80GB SXM | A100 80GB PCIe |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 아키텍처 | Hopper | Hopper | Ampere | Ampere |
| 메모리 | 80 GB HBM3 | 80 GB HBM2e | 80 GB HBM2e | 80 GB HBM2e |
| 메모리 대역폭 | 3,350 GB/s | 2,000 GB/s | 2,039 GB/s | 1,935 GB/s |
| FP16 / BF16 Tensor, dense | 989.5 TFLOPS (d) | — (1) | 312 TFLOPS | 312 TFLOPS |
| FP8 Tensor, dense | 1,979 TFLOPS (d) | — | N/A (2) | N/A (2) |
| NVLink | 900 GB/s | 600 GB/s (브리지) | 600 GB/s | 600 GB/s (2-GPU 브리지) |
| PCIe | Gen5 | Gen5 | Gen4 | Gen4 |
| 최대 전력 | 700 W | 350 W | 400 W | 300 W |
| 출시 | 2022 | 2022 | 2020 | 2021 |

(d) NVIDIA는 sparsity 적용 시 1,979 TFLOPS(BF16)와 3,958 TFLOPS(FP8)로 표기합니다. dense는 그 절반입니다. A100의 sparse 수치는 624 TFLOPS입니다. (1) 현재 공식 페이지 중 H100 PCIe의 Tensor 값을 dense 또는 sparse로 명시한 곳은 없습니다. 한 NVIDIA 블로그는 어느 쪽인지 밝히지 않은 채 1,513 TFLOPS BF16을 인용합니다. (2) NVIDIA는 Ampere에서 FP8을 사용할 수 없는 것으로 표기합니다.

## H100과 A100 중 어느 쪽이 더 빠릅니까?

스펙상 H100 SXM은 A100의 dense BF16 연산량의 3.17배(989.5 대 312 TFLOPS)이고 메모리 대역폭은 1.64배(3,350 대 2,039 GB/s)입니다. 이는 벤치마크가 아니라 NVIDIA의 피크 수치입니다. 이 두 비율은 측정된 속도가 아니라 계획 수립의 상한으로 사용하세요.

- **연산 집약 작업**(학습, 큰 배치에서의 파인튜닝, 긴 프롬프트 prefill)은 TFLOPS 비율에 더 가깝게 따라갑니다.
- **메모리 집약 작업**(작은 배치에서의 토큰 단위 LLM 디코딩)은 대역폭 비율에 더 가깝게 따라갑니다.
- **FP8**은 H100의 Tensor Cores에서 dense 1,979 TFLOPS로 실행됩니다. A100에는 FP8 Tensor Cores가 없으므로 FP8 체크포인트는 여기서 FP8 속도 향상을 얻지 못합니다.

H100 PCIe는 다른 카드입니다. 2,000 GB/s는 A100 80GB PCIe의 1,935 GB/s에 가깝습니다. 인스턴스는 호스트에 따라 GPU 1~8개를 가집니다. 시작하기 전에 대시보드에서 각 호스트의 국가, GPU 수, 폼 팩터(SXM 또는 PCIe), 인터커넥트를 확인할 수 있습니다.

## 어떤 모델이 H100이나 A100에 맞습니까?

둘 다 80 GB이므로 같은 모델이 양쪽에 맞습니다. 경험칙은 **메모리 ≈ 파라미터 수(십억) × 파라미터당 바이트 × 1.2**이며, BF16은 2바이트, FP8/INT8은 1바이트, 4-bit는 0.5바이트입니다. 20%는 적당한 context와 배치에서의 KV cache와 활성화 값을 감당하는 몫입니다(EleutherAI). 긴 context에는 더 필요합니다. [VRAM 가이드](https://gpuwithcrypto.com/ko/how-much-vram-do-i-need/ "LLM을 실행하거나 파인튜닝하는 데 VRAM은 얼마나 필요할까?")를 참조하세요.

| 모델 및 정밀도 | 필요한 메모리 | H100 80GB | A100 80GB |
| --- | --- | --- | --- |
| Llama 3.1 8B, BF16 추론 | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 8B, LoRA 파인튜닝(계획) | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 8B, 전체 파인튜닝 | 128–144 GB + 활성화 값 | GPU 2개 이상 | GPU 2개 이상 |
| Llama 3.1 70B, 4-bit 추론 | 42 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, QLoRA 파인튜닝 | 52.5 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, FP8 추론 | 84 GB | GPU 2개 | GPU 2개, FP8 속도 향상 없음 |
| Qwen2.5 72B, FP8 추론 | 87.2 GB | GPU 2개 | GPU 2개, FP8 속도 향상 없음 |
| Llama 3.1 70B, BF16 추론 | 168 GB | GPU 3개 | GPU 3개 |
| Llama 3.1 405B, FP8 추론 | 486 GB | GPU 7개 | GPU 7개, FP8 속도 향상 없음 |

단순 계산 = 추정치를 담을 수 있는 80 GB 카드의 개수입니다. 텐서 병렬 오버헤드와 드라이버가 예약하는 메모리는 무시합니다. LoRA 계획 = 파라미터당 2바이트 × 1.2. QLoRA ≈ 10억 파라미터당 0.75 GB로, 48 GB GPU 하나에서 QLoRA 논문의 65B 모델로 보정했습니다. 전체 파인튜닝 = 파라미터당 16~18바이트(EleutherAI, Hugging Face).

## H100과 A100은 시간당 얼마인가요?

GPU 시간당, USD. '최저'와 '중앙값'은 GPUwithCrypto의 2026년 10월 29일 가격 조사에서 나온 셀프서비스 온디맨드 정가이며, 스팟 및 마켓플레이스 가격은 둘 다에서 제외됩니다. Vast.ai는 마켓플레이스이므로 그 수치는 따로 표시합니다. 모든 GPU 가격은 [가격 페이지](https://gpuwithcrypto.com/ko/pricing/ "GPUwithCrypto에서 클라우드 GPU는 시간당 얼마인가요?")에서 확인할 수 있습니다.

| GPU | GPUwithCrypto | 다른 곳의 최저 온디맨드 | 중앙값 온디맨드 | 조사한 제공업체 | Vast.ai 최저 오퍼 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [H100 80GB](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/h100/ "H100을 시간당 렌탈하는 데 얼마가 드나요?") | **$2.32/시간** | $2.73 (Massed Compute) | $4.16 | 16 | $1.73 (H100 SXM) |
| [A100 80GB](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/a100/ "A100은 시간당 얼마인가요?") | **시간당 $0.92** | $1.09 (Thunder Compute) | $2.23 | 13 | $0.48 (SXM), $0.34 (PCIe) |

*가격 확인일: 2026년 10월 29일.*

Massed Compute와 Thunder Compute는 이 카드들의 폼 팩터를 명시하지 않습니다. Vast.ai 수치: Vast.ai의 공개 가격 피드 기준, 2026년 10월 29일 가장 저렴한 임대 가능 오퍼. 세금 제외.

## 각 GPU에서 VRAM 1 GB의 시간당 비용은 얼마인가요?

GPUwithCrypto의 2026년 10월 29일 가격 조사에 따르면, A100 메모리 1 GB는 H100 메모리 1 GB보다 시간당 비용이 2.5배 적습니다. 시간당 가격 ÷ 80 GB로 계산했습니다:

- **A100 80GB:** 최저 온디맨드 가격에서 GB-시간당 1.36센트($1.09 ÷ 80), 중앙값에서 2.79센트($2.23 ÷ 80).
- **H100 80GB:** 최저 가격에서 GB-시간당 3.41센트($2.73 ÷ 80), 중앙값에서 5.20센트($4.16 ÷ 80).

중앙값에서는 격차가 1.87배로 줄어듭니다. GPUwithCrypto에서는 같은 나눗셈으로 $0.012와 $0.029이 나오며, 각 GPU는 명시된 온디맨드 기준가보다 최소 15% 낮게 책정됩니다.

최저 가격 기준 달러당으로, H100 SXM은 최대 BF16 연산이 27% 더 많습니다($/시간당 362 vs 286 TFLOPS). A100 SXM은 달러당 대역폭이 52% 더 많습니다($/시간당 1,871 vs 1,227 GB/s). 작업이 연산보다 메모리를 더 필요로 한다면 A100이 더 저렴한 80 GB입니다.

## H100과 A100에서 작업 하나의 비용은 얼마인가요?

H100은 가격 프리미엄보다 작업을 더 빠르게 처리할 때만 작업당 비용이 더 저렴합니다. 그 손익분기점은 저희가 찾은 최저 가격 기준 2.50배($2.73 ÷ $1.09), 중앙값 기준 1.87배($4.16 ÷ $2.23)입니다. 두 GPUwithCrypto 가격 모두 명시된 기준가보다 최소 15% 낮으므로(Massed Compute은 $2.73, Thunder Compute은 $1.09), 저희 손익분기점도 약 2.5배입니다.

**계산 예시(가정이며 벤치마크가 아님):** 파인튜닝 작업이 A100 80GB 한 개에서 24시간 걸린다고 합시다. H100 SXM에서는 BF16 최대 비율 3.17배를 모두 얻으면 7.6시간, 대역폭 비율 1.64배만 얻으면 14.6시간이 걸립니다.

### 같은 작업의 비용(24 A100-시간 가정)

| 가격 기준 | A100 80GB, 24시간 | H100, 7.6시간(3.17배 빠름) | H100, 14.6시간(1.64배 빠름) |
| --- | --- | --- | --- |
| GPUwithCrypto | $22.08 | $17.63 | $33.87 |
| 다른 곳의 최저 온디맨드 | $26.16 | $20.75 | $39.86 |
| 중앙값 온디맨드 | $53.52 | $31.62 | $60.74 |

*가격 확인일: 2026년 10월 29일.*

시간은 가정이며, 속도 비율은 NVIDIA SXM 최대 수치입니다. GPUwithCrypto은 분 단위로 청구하므로 7.6시간 실행은 7.6시간으로 청구됩니다.

## A100 대신 H100을 언제 임대해야 하나요?

다음 중 하나라도 해당하면 H100을 임대하세요:

- **대규모 배치로 학습하거나 파인튜닝할 때.** 연산 집약 작업은 3.17배 최대 비율에 더 가깝게 따라가며, 그 비율은 2.5배 손익분기점보다 높습니다.
- **FP8 모델을 서빙할 때.** H100만 FP8 Tensor Cores를 가집니다(1,979 TFLOPS dense).
- **여러 GPU가 빠르게 통신해야 할 때.** H100 SXM NVLink는 900 GB/s로 동작하며, A100은 600 GB/s입니다.
- **요금보다 마감 기한이 중요할 때.**

모델이 80 GB에 맞고 작업이 메모리 집약적일 때는 A100 80GB를 임대하세요: 소규모 배치 채팅 추론, LoRA 및 QLoRA 실행, 평가, 노트북. 80 GB가 너무 작다면 [H100 vs H200](https://gpuwithcrypto.com/ko/compare/h100-vs-h200/ "H100 vs H200: H200은 추가 비용을 지불할 가치가 있나요?")을 읽어 보세요. 더 저렴한 48 GB 카드는 [L40S vs A100](https://gpuwithcrypto.com/ko/compare/l40s-vs-a100/ "추론 및 파인튜닝을 위한 L40S vs A100: 어느 것을 렌트해야 할까요?")을 읽어 보세요.

## H100과 A100에 관한 질문

### H100이 A100보다 그만한 가치가 있나요?

작업을 최저 시간당 가격 비율인 약 2.5배(2026년 10월 29일 기준)보다 더 빠르게 처리할 때만 그렇습니다. NVIDIA 최대 수치로 H100 SXM은 dense BF16 연산이 3.17배, 대역폭이 1.64배입니다. 연산 집약 학습은 최대치에서 그 기준을 넘지만, 대역폭 집약 추론은 넘지 못합니다.

### H100은 A100과 비교해 시간당 얼마인가요?

2026년 10월 29일 저희가 찾은 최저 셀프서비스 온디맨드 가격은 H100 80GB가 $2.73, A100 80GB가 $1.09였으며, 중앙값은 각각 $4.16과 $2.23이었습니다. GPUwithCrypto은 $2.32/시간과 시간당 $0.92을 청구하며, 암호화폐로 결제합니다.

### A100으로 FP8 모델을 실행할 수 있나요?

메모리 계산은 동일하지만, NVIDIA는 Ampere에서 FP8을 사용할 수 없는 것으로 표기하므로 A100에는 FP8 Tensor Core 가속이 없습니다. H100은 FP8을 1,979 dense TFLOPS로 실행하며, 이는 NVIDIA의 3,958 sparse 수치의 절반입니다.

### Llama 3.1 70B를 H100 또는 A100 한 장에서 실행할 수 있나요?

4-bit에서만 가능합니다: × 1.2 규칙으로 약 42 GB이며, 80 GB 카드 한 장에 들어갑니다. FP8에서는 약 84 GB(카드 두 장), BF16에서는 약 168 GB(카드 세 장)가 필요합니다. 141 GB의 H200 한 장이면 FP8 버전이 들어갑니다.

### 암호화폐로 KYC 없이 H100 또는 A100을 대여할 수 있나요?

네. GPUwithCrypto은 두 모델을 분 단위로 대여하며 BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, XMR로 결제하고, 신분증, 셀피, 카드가 필요 없습니다. 2026년 10월 29일에 확인한 33개 GPU 제공업체 중 14곳이 암호화폐를 받으며, RunPod는 첫 암호화폐 결제 전에 KYC를 요구합니다.

**암호화폐로 H100 또는 A100 대여하기** H100 $2.32/시간 · A100 80GB 시간당 $0.92 · 분 단위 과금 · KYC 없이. [H100 렌탈](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/h100/ "H100을 시간당 렌탈하는 데 얼마가 드나요?") · [A100 렌탈](https://gpuwithcrypto.com/ko/gpu-prices/a100/ "A100은 시간당 얼마인가요?")

## 출처

1. [NVIDIA H100 Tensor Core GPU](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/) — NVIDIA (read 2026-10-29)
2. [NVIDIA H100 PCIe 제품 브리프(PB-11133-001)](https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/gtcs22/data-center/h100/PB-11133-001_v01.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29)
3. [NVIDIA, Hopper 아키텍처(HBM3) 발표](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-hopper-architecture-the-next-generation-of-accelerated-computing) — NVIDIA (read 2026-10-29)
4. [NVIDIA A100 Tensor Core GPU](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/) — NVIDIA (read 2026-10-29)
5. [NVIDIA A100 데이터시트](https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/a100/pdf/nvidia-a100-datasheet-nvidia-us-2188504-web.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29)
6. [Transformer Math 101](https://blog.eleuther.ai/transformer-math/) — EleutherAI (read 2026-10-29)
7. [모델 메모리 구성](https://huggingface.co/docs/transformers/model_memory_anatomy) — Hugging Face (read 2026-10-29)
8. [QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs](https://arxiv.org/abs/2305.14314) — arXiv (read 2026-10-29)
9. [Llama 3.1 70B 모델 카드](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-70B) — Meta / Hugging Face (read 2026-10-29)
10. [Massed Compute 요금](https://vm.massedcompute.com/pricing) — Massed Compute (read 2026-10-29)
11. [Thunder Compute 요금](https://www.thundercompute.com/pricing) — Thunder Compute (read 2026-10-29)
12. [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.