그래픽 카드 시장은 매 세대마다 괄목할 만한 발전을 거듭하고 있다. 최근에는 RTX 4090과 NVIDIA의 데이터센터용 GPU인 H100이 주목받고 있는데, 두 제품 모두 뛰어난 성능을 자랑하지만, 각각의 설계 철학과 사용 목적은 분명히 다르다. 특히 RTX 4090에서 NVLink 지원이 제거된 점은 많은 전문가들 사이에서도 중요한 화두가 되고 있다.
RTX 3090은 NVLink를 지원했다
RTX 3090은 게임용 GPU로 분류되지만, 연구개발(R&D)과 소규모 딥러닝 연구자들에게도 큰 사랑을 받았다. 그 이유 중 하나는 NVLink를 지원했기 때문이다. NVLink는 GPU 간 초고속 데이터 통신을 가능하게 하여, 두 장 이상의 3090을 연결했을 때 PCIe 대역폭에 비해 월등히 빠른 GPU-to-GPU 통신 성능을 제공했다.
이를 통해 대형 딥러닝 모델 학습이나 복잡한 과학 시뮬레이션이 가능했다. NVLink의 이점은 단순한 스펙상의 수치가 아니라 실제 대규모 병렬 연산 환경에서 체감할 수 있을 만큼 컸다.
RTX 4090은 왜 NVLink를 지원하지 않는가
그러나 RTX 4090은 이러한 기대를 배반했다. 4090은 NVLink를 아예 지원하지 않는다. 이는 단순히 기술적인 문제가 아니라, NVIDIA의 전략적 변화에 기인한다.
우선, NVIDIA는 게임용 및 일반 소비자용 그래픽 카드에서는 NVLink를 제거하고, 멀티 GPU 병렬 처리는 A100, H100 같은 데이터센터 전용 제품군으로만 집중하고 있다. 이는 제품 라인업을 명확히 분리하고, 각 세그먼트의 최적화를 꾀하기 위한 조치다.
또한, RTX 4090 자체가 이전 세대 대비 크기와 소비전력이 대폭 증가한 점도 NVLink 제거의 한 요인이다. 다이 크기와 전력 설계상 NVLink 인터페이스를 넣을 여유가 없어진 것이다.
결과적으로, RTX 4090 두 장을 연결해 사용하더라도 GPU 간 통신은 PCIe 인터페이스에 의존할 수밖에 없다. 이 방식은 NVLink에 비해 대역폭이 낮고 레이턴시가 높아, 다중 GPU 연산에서 병목이 발생할 수 있다.
TFLOPS 기준 성능 비교: 4090 vs H100
연산 성능만 놓고 본다면, RTX 4090은 매우 인상적인 수치를 보여준다.
- RTX 4090 한 장의 FP32 연산 성능은 약 83 TFLOPS.
- 세 장을 묶으면 약 249 TFLOPS로 H100 한 장의 FP32 성능(67 TFLOPS)을 상회한다.
표면적으로 보면 RTX 4090이 훨씬 높은 성능을 가진 듯 보인다. 그러나 이 수치는 어디까지나 이론적 최대 수치에 불과하다.
실제로는 H100이 FP16, BF16, Tensor Core 가속 연산을 활용할 때 2000 TFLOPS 이상의 성능을 발휘한다. 특히 대규모 딥러닝 모델 학습에서는 단순 FP32 연산보다 훨씬 더 높은 성능과 최적화가 요구된다. 또한 H100은 HBM3 메모리를 사용하여 무려 3.3TB/s 이상의 메모리 대역폭을 제공하는데, 이는 RTX 4090의 GDDR6X 메모리 대비 3배 이상의 수치다.
뿐만 아니라, H100은 NVLink로 최대 수십 장의 GPU를 초고속 네트워크로 연결할 수 있어, 대형 모델 학습이나 데이터 병렬 처리를 할 때 사실상 비교가 불가능할 정도로 높은 확장성과 안정성을 제공한다.
용도에 따른 올바른 선택
RTX 4090은 싱글 GPU 기반의 고성능 컴퓨팅, 중소형 AI 모델 학습, 3D 그래픽 렌더링 등에 매우 강력하다. 가격 대비 성능비를 고려할 때, 개인 연구자나 스타트업에게는 여전히 매력적인 선택지다. 그러나 다중 GPU 학습, 수십억 파라미터 규모의 AI 모델 학습, 대규모 데이터센터 환경에서는 H100 같은 데이터센터용 GPU가 필수적이다.
결국 어떤 GPU가 ‘더 좋다’는 질문은 절대적인 수치로 답할 수 없다. 필요한 워크로드, 확장성 요구사항, 예산, 운영환경 등을 모두 고려하여 신중하게 선택해야 한다.
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