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엔비디아 GB300, Agentic AI서 Hopper 대비 최대 20배 성능 향상

QM달려

5 1911 3 2026.06.15 08:33

<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="font-size: 18px; text-align: center;">엔비디아 GB300, Agentic AI서 Hopper 대비 최대 20배 성능 향상</p><p style="font-size: 13px; text-align: center; color: #888;">NVIDIA GB300 Dominates Agentic AI Workloads With 20x Performance Leap Over Hopper As Rubin Nears Launch</p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/06/14/78143e85d2a6326c4a25c5d14bdcffff.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">NVIDIA의 Blackwell GB300은 Agentic AI 워크플로우를 측정하는 새로운 벤치마크인 AA-AgentPerf에서 기록적인 성능을 기록했습니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p><b style="color: rgb(255, 156, 0);">NVIDIA Blackwell Ultra GB300은 Agentic AI에서 Hopper보다 20배 빠르며, 최신 벤치마크에서 최고 성능을 기록했습니다</b></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">Artificial Analysis는 현실적인 워크로드 하에서 추론 배포가 얼마나 많은 활성 에이전트를 지원할 수 있는지 측정하는 새로운 벤치마크인 AA-AgentPerf를 출시했습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:</p>
<p><br></p>
<ul><li style="text-align: justify;">실제 Agentic 궤적—추론, 도구 호출 및 가변적인 컨텍스트 길이가 교차되는 다회차 코딩 세션<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(합성된 균일 프롬프트 아님)</span>.</li><li style="text-align: justify;">지속적인 동시 부하—시뮬레이션된 에이전트가 지속적인 인플라이트 요청을 유지하여 KV 캐시 재사용, 추측 디코딩 및 스케줄러 동작을 압박합니다.</li><li style="text-align: justify;">시장 기반 SLO 계층—공급업체 전반에서 관찰되는 서비스 품질 수준을 반영하는 Artificial Analysis 서버리스 API 벤치마킹 데이터 기반의 성능 임계값.</li><li style="text-align: justify;">지속적인 업데이트—새로운 하드웨어, 소프트웨어 스택 및 모델 버전이 출시됨에 따라 결과가 지속적으로 업데이트됩니다.</li><li style="text-align: justify;">프로덕션 준비 완료—모델은 현실적인 최적화가 활성화된 상태와 프로덕션 규모의 배포 토폴로지에서 테스트됩니다.</li></ul>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/06/14/1b25ecfa48cdf90701431a947cbc3878.webp" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">AA-AgentPerf 벤치마크는 현대 AI 배포의 기초가 되는 세 가지 핵심 지표를 측정하는 데 사용됩니다:</p>
<p><br></p>
<ul><li style="text-align: justify;">Time to First Token <span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(TTFT)</span>: 요청을 보내는 시점부터 첫 번째 출력 토큰을 받는 시점까지의 요청당 지연 시간.</li><li style="text-align: justify;">Output Speed: 첫 번째 토큰을 받은 후 측정되는 요청당 초당 출력 토큰.</li><li style="text-align: justify;">System Output Throughput: 모든 동시 에이전트에 걸친 초당 총 출력 토큰.</li></ul>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">NVIDIA는 이제 GB300 NVL72 플랫폼에서 DeepSeek V4 Pro를 사용하여 AgentPerf 측정의 첫 번째 벤치마크를 게시하고 있습니다. 이 모델은 오늘날 에이전트를 구동하며 AI에 널리 사용되는 Frontier 모델 유형을 나타냅니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/06/14/7198ab60feac503296957e087f5b7ba0.webp" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p style="text-align: center; font-size: 14px; color: #9F9F9F; font-style: italic;">이미지 출처: NVIDIA</p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">첫 번째 벤치마크 라운드에서 NVIDIA는 GB300 하드웨어로 가장 빠른 성능을 기록했으며, 이전 HGX H200 플랫폼 대비 20배<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(MegaWatt당)</span>의 우위를 기록했습니다. GB300은 MW당 최대 60,000개의 동시 에이전트를 유지할 수 있으며, 이는 Hopper 대비 엄청난 도약입니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p style="text-align: center; "><br></p><table class="table table-bordered"><tbody><tr><td>벤치마크</td><td>지표 값</td><td>NVIDIA GB300NVL72</td><td>NVIDIA H200</td></tr><tr><td>MW당 동시 에이전트</td><td>에너지 효율성: 주어진 전력 예산에서 시스템이 지원할 수 있는 활성 에이전트 수</td><td>61.4K</td><td>2.6K</td></tr><tr><td>GPU당 동시 에이전트</td><td>하드웨어 효율성: GPU당 달성되는 서빙 용량</td><td>57.5</td><td>1.4</td></tr></tbody></table><p style="text-align: center; "><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">NVIDIA는 이러한 성능이 여러 동시 에이전트 세션에 걸쳐 GPU를 완전히 활용하면서 대규모 Agentic 코딩 워크로드를 실행할 수 있는 NVIDIA의 GB300 NVL72 및 Blackwell의 능력을 강조한다고 밝혔습니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">앞으로 NVIDIA의 Rubin이 곧 출시될 예정이며, NVFP4에서 50 PFLOPs의 연산을 제공하는 강화된 AI 아키텍처를 통해 이러한 우위를 확장할 것으로 예상됩니다. 또한 Vera CPU와 함께 LLM 도구 호출 및 엔드투엔드 성능에서 주요한 성능 및 효율성 향상을 볼 수 있을 것입니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p style="text-align: center;"><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p>원문 출처: <a href="https://wccftech.com/nvidia-gb300-dominates-agentic-ai-workloads-20x-performance-leap-over-hopper/" target="_blank">WCCFTech</a></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><i style="color: rgb(255, 156, 0);">※ 해당 기사는 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 기사입니다.<br>퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.</i></p>
<p><br></p>

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11-08

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