[참고 페이지](<https://kernodeck.com/ko/compute/b200>)

# 실제로 두 카드를 사용하는 프로젝트를 위한 두 개의 B200 SXM.

분산 프로젝트에 예산을 배정하세요. Kernodeck은 2 × NVIDIA B200 SXM 세트, 즉 각각 180GB인 2개 GPU를 3일 기준 887.57 USD부터 대여합니다. 두 개의 독립적인 실행이나 Blackwell과 호환되는 명시적으로 분산된 애플리케이션에 이를 선택하세요. 각 카드는 자체 메모리를 유지합니다.

- 로트당 GPU 2개 포함
- 카드당 180GB
- 애플리케이션이 구성하는 분배

[Configurer B200 로트 · 7일](<https://kernodeck.com/ko/compute/configure?config=b200&days=7>)

Kernodeck의 이 GPU 렌탈 과정에서는 신분증이나 KYC 절차가 없습니다. 필요한 계정 정보: 이름, 성, 이메일, 비밀번호이며, 이는 익명성을 의미하지 않습니다.

Location NVIDIA B200 SXM

180GB 카드 두 개, 단일 세트 가격, 명시적으로 분배할 사용량.

## 핵심 정보

| 항목 | 세부 정보 |
| --- | --- |
| 내 구성 | 2 × NVIDIA B200 SXM : 로트 1개 2 GPU, 180 GPU당 GB. |
| 내 요금제 | 3 일: 887.57 USD ; 7 일: 2,071.00 USD ; 30 일: 7,391.00 USD. 전체 로트에 대한 USD 가격이며, 모든 카드가 포함됩니다. |
| 가용성 | 4 선언된 로트. 제안에 명시된 모델별 신고 수량입니다. 향후 공급 가능성이나 공급 시점을 예약하지 않습니다. 프로젝트에서 호스팅 국가와 서비스 지역이 필수라면 구매 전에 확인하세요. |
| KYC 불필요 | Kernodeck의 이 GPU 렌탈 과정에서는 신분증이나 KYC 절차가 없습니다. 필요한 계정 정보: 이름, 성, 이메일, 비밀번호이며, 이는 익명성을 의미하지 않습니다. |
| 준비 | Ubuntu, PyTorch, Blender 또는 맞춤 요청. 버전, CPU, RAM, 스토리지, 네트워크 및 접속 방식은 프로젝트에 따라 확인해야 하며, GPU 모델만으로 그 포함 여부를 추론할 수 없습니다. |
| 가격 및 조건 | 해당 로트 및 전체 기간에 대한 USD 금액입니다. 세금 상태 및 발생 가능한 비용은 적용되는 조건에서 확인해야 합니다. |

## 이용 가능한 요금제

한 묶음과 전체 기간에 대한 총 가격(USD)입니다. 메모리는 GPU당 표시되며, 표시된 재고는 묶음 단위입니다.

| 모델 | GPU당 메모리 | 묶음당 GPU | 기간 | 묶음 | 총 가격 | 신고된 재고(묶음) | 상황 | 구성 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [NVIDIA B200 SXM](<https://kernodeck.com/ko/compute/b200>) | 180 Go | 2 | 3일 | 1 | 887.57 USD | 4 | 전체 로트 기간 3 jours. | [이 요금제 구성하기](<https://kernodeck.com/ko/compute/configure?config=b200&days=3>) |
| [NVIDIA B200 SXM](<https://kernodeck.com/ko/compute/b200>) | 180 Go | 2 | 7일 | 1 | 2,071.00 USD | 4 | 전체 로트 기간 7 jours. | [이 요금제 구성하기](<https://kernodeck.com/ko/compute/configure?config=b200&days=7>) |
| [NVIDIA B200 SXM](<https://kernodeck.com/ko/compute/b200>) | 180 Go | 2 | 30일 | 1 | 7,391.00 USD | 4 | 전체 로트 기간 30 jours. | [이 요금제 구성하기](<https://kernodeck.com/ko/compute/configure?config=b200&days=30>) |
| [NVIDIA H200 SXM 141GB](<https://kernodeck.com/ko/compute/h200-sxm>) | 141 Go | 1 | 7일 | 1 | 640.00 USD | 19 | 7일 예산과 카드당 메모리를 비교하세요. | [이 요금제 구성하기](<https://kernodeck.com/ko/compute/configure?config=h200-sxm&days=7>) |
| [AMD Instinct MI300X 192GB](<https://kernodeck.com/ko/compute/mi300x>) | 192 Go | 1 | 7일 | 1 | 450.00 USD | 8 | 7일 예산과 카드당 메모리를 비교하세요. | [이 요금제 구성하기](<https://kernodeck.com/ko/compute/configure?config=mi300x&days=7>) |

## 각 카드에 역할을 부여하고 두 카드를 위해 세트를 구매하세요.

B200은 서로 독립적인 두 개의 실행을 비교해야 하거나, 소프트웨어에서 GPU 간 분할을 지원하는 모델을 사용하는 경우 후보가 됩니다. 전자의 경우 각 실행이 각 카드의 180GB 안에 들어와야 합니다. 후자의 경우에는 파티션, 교환, 복원이 애플리케이션 및 Blackwell 호환 스택과 일치해야 합니다.

분산 구성 시리즈의 경우, B200 2개로 구성된 1로트를 7일간 사용하는 비용은 2,071.00 USD입니다. 이 금액에는 이미 두 GPU가 포함되어 있으니 두 배로 다시 곱하지 마세요. 처음 3일 기간은 동일 로트 기준 887.57 USD입니다. 예산은 단일 프로세스가 자동으로 360GB를 사용할 수 있다고 가정하지 말고, 두 카드의 실제 사용을 기준으로 산정해야 합니다.

- [B200 2개 로트를 7일간 구성하기](<https://kernodeck.com/ko/compute/configure?config=b200&days=7>)
- [단일 카드 추론과 분산 추론 중 선택하기](<https://kernodeck.com/ko/usages/inference>)
- [백업 및 복구 준비하기](<https://kernodeck.com/ko/docs/checkpoints-et-reprise>)

## 카드 한 장으로 애플리케이션에 충분할까요?

애플리케이션이 141GB 안에 들어가고 두 번째 카드를 사용하지 않는다면 H200 SXM을 비교해 보세요. 단일 카드 구성으로 NVIDIA 생태계에 그대로 머물 수 있으며, Kernodeck 카탈로그에서 B200 두 장 구성보다 요금이 낮습니다. 선택한 하드웨어와 의존성의 호환성을 확인하세요.

카드당 더 많은 메모리가 필요하고 소프트웨어가 ROCm에 적합하다면 MI300X는 GPU 하나에 192GB를 제공합니다. 이 대안은 백엔드가 달라지므로, 명령에서 모델 이름만 바꾸는 것이 아니라 종속성을 명시적으로 비교해야 합니다.

- [141GB H200 SXM 1개 비교하기](<https://kernodeck.com/ko/compute/h200-sxm>)
- [ROCm 기반 MI300X의 192GB 살펴보기](<https://kernodeck.com/ko/compute/mi300x>)
- [전체 로트 비용 비교하기](<https://kernodeck.com/ko/pricing>)

## 암호화폐로 직접 결제하는 요금제.

Kernodeck 대여료를 추가 충전 없이 암호화폐로 직접 결제하세요. 특히 Bitcoin의 BTC와 Tron(TRC-20)의 USDT를 지원합니다. 결제 과정에서 신분증이나 KYC 절차는 요구되지 않습니다. 이름, 성, 이메일, 비밀번호가 있는 계정이 필요하며, 익명성을 보장하지는 않습니다.

- [지원되는 여덟 가지 자산과 네트워크 비교하기](<https://kernodeck.com/ko/docs/crypto-payments>)

## 두 개의 카드, 명확한 분산 계획

먼저 두 가지 전략 중에서 선택하세요. 각 카드에 모델 복사본을 두고 서로 다른 데이터를 처리하거나, 모델을 GPU 간에 실제로 분산하는 것입니다. PyTorch의 데이터 병렬 처리는 그 자체만으로 두 개의 메모리를 너무 큰 모델이 사용할 수 있는 하나의 저장 공간으로 만들어 주지는 않습니다.

180GB는 각 B200에 속합니다. 이를 함께 활용하려면 모델 분할, 프로세스 간 통신, 파티션 저장을 문서화하세요. 전체 캠페인에 앞서 통신과 복원에 대한 짧은 테스트를 먼저 수행해야 합니다.

## 최적화 전에 Blackwell 검증하기

B200과 호환되는 PyTorch 배포판과 컴파일된 확장을 준비하세요. 오류 없이 임포트된 Python 라이브러리도 첫 CUDA 커널에서 실패할 수 있으므로, 로딩, 순전파, 기울기 계산, 체크포인트 쓰기를 테스트하세요. 이 과정을 실행한 버전을 보관하세요.

그런 다음 측정에서 초기 컴파일과 안정화된 계산을 분리하세요. 이 구분은 특정 최적화를 자신의 부하에 대해 유지할 가치가 있는지 판단하는 데 도움이 됩니다.

## H200 또는 MI300X를 선택할 때

전체 처리가 단일 카드에 들어가고 두 번째 GPU를 사용하지 않는다면 141GB H200 SXM을 검토하세요. 카드당 큰 메모리와 잘 관리된 ROCm 환경이 우선이라면 192GB MI300X가 또 다른 선택지입니다. 선택은 무엇보다 소프트웨어와 계산 계획에 달려 있습니다.

## 로트와 산출물 계획하기

분산 실행 검증에는 3일, 여러 설정 비교에는 7일, 정기적인 체크포인트가 필요한 캠페인에는 30일을 계획하세요. 주문한 각 로트에는 B200이 두 개 포함됩니다. 요약에서 총 카드 수를 확인하세요.

기간, 로트, 준비 사항을 선택한 다음 이름, 성, 이메일을 입력하세요. 암호화폐와 네트워크를 선택하고, 전송 후 « 결제했습니다 »를 누르면 신고가 기록됩니다. 주문 참조 번호를 실행 매니페스트와 함께 보관하세요.

## 구매 전 질문

### B200 가격에 카드가 한 장 포함되나요, 두 장 포함되나요?

가격에는 각 180GB인 B200 SXM 2개로 구성된 1로트가 포함됩니다. 3일 887.57 USD, 7일 2,071.00 USD, 30일 7,391.00 USD입니다. 두 카드 모두 각 금액에 이미 포함되어 있습니다. 2로트를 선택하면 GPU 4개, 즉 로트 가격의 두 배가 됩니다.

### 이 로트를 대여하려면 분산 애플리케이션이 필요한가요?

각 실행이 180GB 안에 들어간다면 카드마다 독립적인 실행을 할당할 수 있습니다. 동일한 모델을 GPU 간에 분할하려면 소프트웨어가 그 분할과 교환을 처리해야 합니다. 두 경우 모두 B200 및 Blackwell 호환 스택을 준비하세요.

### B200 두 개가 자동으로 모델에 360GB를 제공하나요?

아니요. 각 B200은 180GB의 메모리를 가집니다. 소프트웨어가 파티션과 교환을 관리한다면 분할된 모델이 여러 카드를 사용할 수 있지만, 로트가 자동으로 360GB의 단일 공간을 만들어 주지는 않습니다. 이 점이 구성 전에 선택을 좌우해야 합니다.

### B200 로트 대신 H200이나 MI300X를 선호해야 할 때는 언제인가요?

141GB의 NVIDIA 단일 카드로 워크로드에 충분하다면 H200 SXM과 비교하세요. 애플리케이션과 종속성이 ROCm과 호환된다면 GPU당 192GB를 제공하는 MI300X를 검토하세요. B200 로트는 프로젝트가 실제로 두 카드와 그 아키텍처를 활용할 때 정당화됩니다.

## 선택 및 구성

- [분산 적응 구성하기](<https://kernodeck.com/ko/usages/adaptation-modeles>)
- [복원 가능한 체크포인트 준비하기](<https://kernodeck.com/ko/docs/checkpoints-et-reprise>)
- [H200 SXM과 비교하기](<https://kernodeck.com/ko/compute/h200-sxm>)
- [ROCm에서 MI300X 살펴보기](<https://kernodeck.com/ko/compute/mi300x>)
- [GPU 요금제 비교](<https://kernodeck.com/ko/pricing>)
- [지원되는 여덟 가지 암호화폐 조합](<https://kernodeck.com/ko/docs/crypto-payments>)
- [추론을 위한 용량 선택](<https://kernodeck.com/ko/usages/inference>)