NVIDIA A40 VS NVIDIA A100 80GB
A40와 A100 80GB는 모두 NVIDIA의 Ampere 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 비교는 동일한 GPU 제품군 내에서 다른 구성을 선택하는 데 도움이 됩니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | A40 | A100 80GB | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Ampere | Ampere | - |
| 공정 노드 | 8nm | 7nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | Dual-slot PCIe | SXM4 / PCIe | - |
| 메모리 | |||
| VRAM 용량 | 48GB | 80GB | -40% |
| 메모리 유형 | GDDR6 | HBM2e | - |
| 메모리 대역폭 | 696 GB/s | 2.0 TB/s | -66% |
| 메모리 버스 | 384-bit | 5120-bit | - |
| 컴퓨트 유닛 | |||
| CUDA 코어 | 10,752 | 6,912 | +56% |
| 텐서 코어 | 336 | 432 | -22% |
| 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 37.4 TFLOPS | 19.5 TFLOPS | +92% |
| FP16 (반정밀도) | N/A | 312 TFLOPS | |
| TF32 (텐서 부동소수점) | N/A | 156 TFLOPS | |
| FP64 (배정밀도) | N/A | 9.7 TFLOPS | |
| 전력 및 연결 | |||
| TDP (전력) | 300W | 400W | -25% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
| NVLink | 사용 불가 | NVLink 3.0 (600 GB/s) | - |
🎯 사용 사례 추천
LLM 및 대규모 모델 학습
NVIDIA A100 80GB
대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. A100 80GB는 80GB를 제공하며, A40의 48GB와 비교됩니다.
AI 추론
NVIDIA A100 80GB
추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.
예산 친화적 선택
NVIDIA A40
현재 클라우드 가격 기준으로 A40의 시간당 요금이 더 저렴합니다.
NVIDIA A40 최적 용도:
- 비주얼 컴퓨팅
- AI 추론
- 고성능 컴퓨팅 (HPC)
NVIDIA A100 80GB 최적 용도:
- AI 모델 학습
- 과학적 컴퓨팅
- 최신 FP8 정밀도 워크로드
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 A40와 A100 80GB 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. A40는 GDDR6 메모리 48GB와 696 GB/s 대역폭을 제공하고, A100 80GB는 HBM2e 메모리 80GB와 2.0 TB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 A100 80GB의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.
클라우드에서 A40와 A100 80GB의 가격 차이는?
저희 데이터에 따르면 A40는 시간당 $0.10부터, A100 80GB는 시간당 $0.40부터입니다. 가격 차이는 약 75%입니다.
A40 대신 A100 80GB를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 80GB VRAM 내에 맞고 A40의 추가 처리량이 필요하지 않다면, A100 80GB가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 A40의 아키텍처이 필수적일 수 있습니다.
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