NVIDIA A10 VS NVIDIA Tesla K80
**A10**와 **K80** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. 현재 이 GPU들은 43개의 프로바이더로부터 각각 **$0.40/시간** 및 **$0.10/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | A10 | K80 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Ampere | Kepler | - |
| 공정 노드 | 8nm | 28nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | Single-slot PCIe | Dual-slot PCIe | - |
| 메모리 & 메모리 대역폭 | |||
| VRAM 용량 | 24GB | 24GB | |
| 메모리 유형 | GDDR6 | GDDR5 | - |
| 메모리 대역폭 | 600 GB/s | 480 GB/s | +25% |
| 메모리 버스 폭 | 384-bit | 384-bit | - |
| 컴퓨팅 인프라 | |||
| CUDA 코어 | 9,216 | 4,992 | +85% |
| 텐서 코어 | 288 | N/A | |
| RT 코어 (레이 트레이싱) | 72 | N/A | |
| AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 31.2 TFLOPS | 8.7 TFLOPS | +259% |
| FP16 (반정밀도) | 62.4 TFLOPS | N/A | |
| 전력 및 효율 | |||
| TDP (열 설계 전력) | 150W | 300W | -50% |
| PCIe 인터페이스 | PCIe 4.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 사용 사례 추천
LLM 및 대규모 모델 학습
NVIDIA A10
대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. K80는 24GB를 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 Tesla K80
현재 클라우드 가격 기준으로 K80의 시간당 요금이 더 저렴합니다.
기술 심층 분석: A10 vs K80
NVIDIA 생태계 내의 세대 간 비교로, Ampere와 Kepler를 대결시킵니다. 비용 측면에서 **K80**은 현재 시간당 약 **75% 저렴하여** 예산이 제한된 프로젝트에 더 나은 가치를 제공합니다.
NVIDIA A10 최적 용도:
- AI 추론
- 클라우드 게이밍
- 강도 높은 LLM 학습
NVIDIA Tesla K80 최적 용도:
- Old software support
- Any modern AI
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 A10와 K80 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. A10는 GDDR6 메모리 24GB와 600 GB/s 대역폭을 제공하고, K80는 GDDR5 메모리 24GB와 480 GB/s 대역폭을 제공합니다. 두 GPU의 VRAM 용량이 비슷하므로 성능 특성이 결정 요인이 됩니다.
클라우드에서 A10와 K80의 가격 차이는?
저희 데이터에 따르면 A10는 시간당 $0.40부터, K80는 시간당 $0.10부터입니다. 가격 차이는 약 300%입니다.
A10 대신 K80를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 24GB VRAM 내에 맞고 A10의 추가 처리량이 필요하지 않다면, K80가 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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