실제로 제가 쓰는 글입니다 비용 효율이나 연구용도 관점에서 보면 전통적인 연구용 GPU와 개인용 워크스테이션 시장의 간극이 꽤 크다. Gigabyte RTX 5090 / MSI RTX 5090 Gaming Trio OC / Zotac RTX 5090 Solid 같은 RTX 5090은 일반 PC에 들어가는 형태지만 최근 출시된 Blackwell 아키텍처 기반으로 CUDA·Tensor 코어 개선과 대용량 32GB GDDR7 메모리를 갖추고 있어서 AI 추론이나 소규모 학습에서 강한 성능을 보여줘요 특히 로컬 LLM LLaMA급 모델 같은 경우 기존 세대 대비 속도가 크게 향상된다는 벤치마크도 있어요. 

반면 NVIDIA H100 PCIe / NVIDIA Tesla H100 80GB PCIe 같은 H100 PCIe는 기업·서버용 데이터센터 GPU로 설계되어 메모리 구조(HBM3e), 넓은 메모리 버스, 높은 메모리 대역폭을 갖고 있어 대규모 학습·병렬 처리에 유리하다. 이 때문에 같은 워크스테이션 환경에서도 데이터센터급 작업에서는 여전히 성능 우위가 있고, 멀티 인스턴스 GPU(MIG) 같은 기능도 제공된다. 

대략적인 비교는 이렇다.

• 연산 아키텍처와 용도: 5090은 게이밍/크리에이터용과 AI 워크로드를 함께 겨냥한 소비자 GPU. H100은 대규모 AI 학습을 전제로 한 서버용 GPU.  
• 메모리 구조: 5090은 대용량으로 보이지만 GDDR7의 대역폭·지연시간은 서버용 HBM 메모리보다 낮고, 실제 대규모 모델을 다루면 메모리 한계가 빨리 온다.  
• 성능 특성: 5090은 FP32/CUDA로 보면 매우 강력할 수 있지만 메모리 의존적인 대규모 학습·병렬 트레이닝 같은 경우 H100이 구조적으로 유리하다.  
• 가격·전력: H100은 수천만 원대로 워크스테이션 급 비용을 훨씬 넘는다. 개인용 5090도 높은 편이지만 서버용보다는 훨씬 낮은 가격대다.

정리하면

• 5090은 개인 워크스테이션에서 AI 연구·실험용으로 충분히 활용 가능한 GPU고 로컬 추론, 모델 미세 조정 같은 작업에 강하다.  
• H100은 대규모 학습과 멀티 인스턴스 워크로드, 프로덕션 서버를 겨냥한 GPU라 같은 예산으로 5090보다 훨씬 높은 처리량과 메모리 이점을 가진다.  

600–700만 원대 워크스테이션에서 할 수 있는 일

1. 모델 추론과 실험: LLM, 비전 모델 로컬 실행, 커스텀 챗봇 테스트, 이미지/음성 변환 등 추론 중심 작업.
2. 소규모 학습/미세 조정(Fine-tuning): 1억 파라미터~수십억 파라미터급 모델 미세 조정. 일부 프레임워크/오프로드 기술로 더 큰 모델 실험도 가능.
3. 데이터 전처리/파이프라인 설계: GPU 가속을 활용한 데이터 처리, 배치 작업 설계.
4. 프로토타입 개발: 연구용 알고리즘, 실험적 네트워크 구조 등을 테스트하는 개발과 벤치마크 설정.

제약

• 대규모 학습(수백억~수천억 파라미터, 대량 데이터 배치): 클러스터나 서버급 GPU가 필요하고 로컬에서는 효율이 떨어진다.
• 병렬 멀티 GPU: 워크스테이션 하나만으로는 분산 학습 한계가 있다. 이 경우 클라우드나 서버링크 필요.

굳이 한줄 요약하면, RTX 5090 급 워크스테이션은 개인 연구·작업용으로는 충분히 강력하고 효율적이지만, 대규모 상용 AI 트레이닝에서는 H100 급 서버가 여전히 우위라는 구조적 차이다.