NVIDIA A10 VS NVIDIA T4G

**A10**와 **T4G** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. **A10**은 메모리 용량과 연산 성능 모두에서 앞서 있어 하이엔드 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 더욱 강력한 선택지입니다. 현재 이 GPU들은 42개의 프로바이더로부터 각각 **$0.40/시간** 및 **$0.23/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.

NVIDIA

A10

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

T4G

VRAM 16GB
FP32 8.1 TFLOPS
TDP 70W
부터 $0.23/h 1 개 공급업체

📊 상세 사양 비교

사양 A10 T4G 차이
아키텍처 및 디자인
아키텍처 Ampere Turing -
공정 노드 8nm 12nm -
타겟 시장 datacenter datacenter -
폼 팩터 Single-slot PCIe AWS Instance -
메모리 & 메모리 대역폭
VRAM 용량 24GB 16GB +50%
메모리 유형 GDDR6 GDDR6 -
메모리 대역폭 600 GB/s 320 GB/s +88%
메모리 버스 폭 384-bit 256-bit -
컴퓨팅 인프라
CUDA 코어 9,216 2,560 +260%
텐서 코어 288 N/A
RT 코어 (레이 트레이싱) 72 N/A
AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS)
FP32 (단정밀도) 31.2 TFLOPS 8.1 TFLOPS +285%
FP16 (반정밀도) 62.4 TFLOPS N/A
전력 및 효율
TDP (열 설계 전력) 150W 70W +114%
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. A10는 24GB를 제공하며, T4G의 16GB와 비교됩니다.

AI 추론

NVIDIA A10

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

💰

예산 친화적 선택

NVIDIA T4G

현재 클라우드 가격 기준으로 T4G의 시간당 요금이 더 저렴합니다.

자동 비교 분석

기술 심층 분석: A10 vs T4G

NVIDIA 생태계 내의 세대 간 비교로, Ampere와 Turing를 대결시킵니다. **A10**은 **8GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다. 비용 측면에서 **T4G**은 현재 시간당 약 **43% 저렴하여** 예산이 제한된 프로젝트에 더 나은 가치를 제공합니다.

NVIDIA A10 최적 용도:

  • AI 추론
  • 클라우드 게이밍
  • 강도 높은 LLM 학습

NVIDIA T4G 최적 용도:

  • ARM-based AI inference
  • x86 native workloads

자주 묻는 질문

AI 학습에 더 좋은 GPU는 A10와 T4G 중 무엇인가요?

AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. A10는 GDDR6 메모리 24GB와 600 GB/s 대역폭을 제공하고, T4G는 GDDR6 메모리 16GB와 320 GB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 A10의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.

클라우드에서 A10와 T4G의 가격 차이는?

저희 데이터에 따르면 A10는 시간당 $0.40부터, T4G는 시간당 $0.23부터입니다. 가격 차이는 약 74%입니다.

A10 대신 T4G를 사용할 수 있나요?

요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 16GB VRAM 내에 맞고 A10의 추가 처리량이 필요하지 않다면, T4G가 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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