NVIDIA A10 VS AMD Instinct MI355X

**A10**와 **Instinct MI355X** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. **Instinct MI355X**은 메모리 용량과 연산 성능 모두에서 앞서 있어 하이엔드 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 더욱 강력한 선택지입니다. 현재 이 GPU들은 43개의 프로바이더로부터 각각 **$0.40/시간** 및 **$2.29/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.

NVIDIA

A10

VRAM 24GB
FP32 31.2 TFLOPS
TDP 150W
부터 $0.40/h 41 개 공급업체
AMD

Instinct MI355X

VRAM 288GB
FP32 210 TFLOPS
TDP 1000W
부터 $2.29/h 2 개 공급업체

📊 상세 사양 비교

사양 A10 Instinct MI355X 차이
아키텍처 및 디자인
아키텍처 Ampere CDNA 4 -
공정 노드 8nm 3nm -
타겟 시장 datacenter datacenter -
폼 팩터 Single-slot PCIe OAM -
메모리 & 메모리 대역폭
VRAM 용량 24GB 288GB -92%
메모리 유형 GDDR6 HBM3e -
메모리 대역폭 600 GB/s 8.0 TB/s -93%
메모리 버스 폭 384-bit 8192-bit -
컴퓨팅 인프라
CUDA 코어 9,216 N/A
텐서 코어 288 N/A
RT 코어 (레이 트레이싱) 72 N/A
스트림 프로세서 N/A 24,576
AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS)
FP32 (단정밀도) 31.2 TFLOPS 210 TFLOPS -85%
FP16 (반정밀도) 62.4 TFLOPS N/A
전력 및 효율
TDP (열 설계 전력) 150W 1000W -85%
PCIe 인터페이스 PCIe 4.0 x16 PCIe 5.0 x16 -

🎯 사용 사례 추천

🧠

LLM 및 대규모 모델 학습

AMD Instinct MI355X

대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. Instinct MI355X는 288GB를 제공하며, A10의 24GB와 비교됩니다.

AI 추론

NVIDIA A10

추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.

💰

예산 친화적 선택

NVIDIA A10

현재 클라우드 가격 기준으로 A10의 시간당 요금이 더 저렴합니다.

자동 비교 분석

기술 심층 분석: A10 vs Instinct MI355X

NVIDIA Ampere와 AMD CDNA 4 간의 직접적인 비교입니다. **Instinct MI355X**은 **264GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다. 비용 측면에서 **A10**은 현재 시간당 약 **83% 저렴하여** 예산이 제한된 프로젝트에 더 나은 가치를 제공합니다.

NVIDIA A10 최적 용도:

  • AI 추론
  • 클라우드 게이밍
  • 강도 높은 LLM 학습

AMD Instinct MI355X 최적 용도:

  • 방대한 LLM 학습
  • Budget projects

자주 묻는 질문

AI 학습에 더 좋은 GPU는 A10와 Instinct MI355X 중 무엇인가요?

AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. A10는 GDDR6 메모리 24GB와 600 GB/s 대역폭을 제공하고, Instinct MI355X는 HBM3e 메모리 288GB와 8.0 TB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 Instinct MI355X의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.

클라우드에서 A10와 Instinct MI355X의 가격 차이는?

저희 데이터에 따르면 A10는 시간당 $0.40부터, Instinct MI355X는 시간당 $2.29부터입니다. 가격 차이는 약 83%입니다.

A10 대신 Instinct MI355X를 사용할 수 있나요?

요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 288GB VRAM 내에 맞고 A10의 추가 처리량이 필요하지 않다면, Instinct MI355X가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 A10의 아키텍처이 필수적일 수 있습니다.

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