플래그십·NVIDIA Blackwell

NVIDIA Blackwell B200

20 PFLOPS FP4, 192GB HBM3e의 새 Blackwell 아키텍처로 조 단위 파라미터 학습과 고처리량 추론을 위해 설계.

핵심 강점

왜 B200인가

유사한 전력으로 이전 세대 대비 몇 배의 AI 밀도.

🚀

극한 컴퓨팅

20 PFLOPS FP4가 사전학습과 파인튜닝을 가속합니다.

🧠

대용량 메모리

192GB HBM3e로 더 큰 배치와 긴 컨텍스트를 지원합니다.

🔗

고속 상호연결

NVLink 1.8TB/s로 멀티 GPU 오버헤드 최소화.

❄️

액체 냉각

안정적 지속 부하를 위한 네이티브 액체 냉각.

사양

B200 주요 사양

프로덕션급 LLM 워크로드.

플래그십

컴퓨팅

FP4 / FP8
FP420 PFLOPS
FP810 PFLOPS
VRAM192GB HBM3e
학습 및 추론.
인터커넥트

네트워크

NVLink / InfiniBand
NVLink1.8TB/s
노드400Gb IB
냉각액체
확장 가능한 클러스터.
워크로드

사용 사례

학습 / 추론
학습조 단위 파라미터
추론고처리량
FT전체/PEFT
완전한 LLM 라이프사이클.
전형적 사용

B200이 적합한가요

조 단위 파라미터 사전학습

대용량 메모리와 높은 인터커넥트 대역폭 필요.

고처리량 추론

소비자 규모 동시성을 위한 안정적 컴퓨팅.

멀티모달 학습

텍스트/이미지/오디오 통합을 위한 높은 VRAM과 연산.

다음 학습을 B200에서 시작

단일 노드부터 천 GPU 클러스터까지 B200 제공.

FAQ

FAQ

H100보다 얼마나 빠른가요?

Blackwell은 대형 모델과 높은 처리량을 위해 FP4/FP8 컴퓨팅과 메모리 대역폭을 크게 끌어올립니다.

수천 GPU 클러스터를 지원하나요?

예, 확장 가능한 학습을 위해 InfiniBand와 NVLink 사용.

과금은 어떻게 이루어지나요?

종량제 및 월/연 예약.

국산 칩과 혼합 가능한가요?

예, GigaX는 작업별 이기종 스케줄링 제공.

B200으로 LLM 학습 가속

클러스터 플랜과 견적을 위해 모델 규모와 목표 알려주세요.