Vera Rubin, DeepSeek V4 Pro서 GB300 대비 전성비 최대 5.7배

💻 NVIDIA Vera Rubin, AI 추론 전성비 최대 5.7배 우위 AI 인프라 경쟁의 중심이 '최대 연산 성능'에서 '전력당 고속 토큰 생산 능력'으로 확대 📌 그래프 핵심 지표 X축: 개별 요청당 출력 속도(tokens/s) Y축: 전력 1MW당 초당 총 처리 토큰 수 우측 상단에 위치할수록 빠른 응답 속도와 높은 전력 효율 확보 📌 ① Vera Rubin: 압도적인 추론 전성비 약 70 tokens/s에서 MW당 약 2.7억 토큰 처리 약 190 tokens/s에서 기존 가속기 대비 최대 5.7배 높은 전력당 처리량 높은 출력 속도에서도 경쟁 제품 대비 우위 유지 동일 전력으로 더 많은 AI 추론 요청을 처리할 수 있는 구조 📌 ② GB300·B300: 시스템 아키텍처의 중요성 GB300은 저속 구간에서 Vera Rubin 다음으로 높은 처리량 기록 150 tokens/s 이상에서는 GB300의 처리량 급감 일부 고속 구간에서는 B300이 GB300의 전성비 역전 시스템 구성과 운영 조건에 따른 추론 효율 차이 확인 📌 ③ B200 vs. AMD MI355X MI355X는 저속 구간에서 B200과 유사하거나 높은 전성비 기록 고속 구간에서는 B200이 상대적으로 우세 B200은 최대 약 370 tokens/s까지 출력 속도 확장 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://telegram.me/growth_semi