NVIDIA L4 VS NVIDIA T4
NVIDIA의 Ada Lovelace 기반 L4와 Turing 기반 T4 비교. 이 세대 간 비교는 중요한 아키텍처 개선 사항을 보여줍니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | L4 | T4 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Ada Lovelace | Turing | - |
| 공정 노드 | 4nm | 12nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | Single-slot PCIe | Single-slot PCIe | - |
| 메모리 | |||
| VRAM 용량 | 24GB | 16GB | +50% |
| 메모리 유형 | GDDR6 | GDDR6 | - |
| 메모리 대역폭 | 300 GB/s | 320 GB/s | -6% |
| 메모리 버스 | 192-bit | 256-bit | - |
| 컴퓨트 유닛 | |||
| CUDA 코어 | 7,424 | 2,560 | +190% |
| 텐서 코어 | 232 | 320 | -28% |
| 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 30.3 TFLOPS | 8.1 TFLOPS | +274% |
| FP16 (반정밀도) | 121 TFLOPS | 65 TFLOPS | +86% |
| 전력 및 연결 | |||
| TDP (전력) | 72W | 70W | +3% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 사용 사례 추천
LLM 및 대규모 모델 학습
NVIDIA L4
대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. L4는 24GB를 제공하며, T4의 16GB와 비교됩니다.
AI 추론
NVIDIA L4
추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.
예산 친화적 선택
NVIDIA T4
현재 클라우드 가격 기준으로 T4의 시간당 요금이 더 저렴합니다.
NVIDIA L4 최적 용도:
- 엣지 AI 추론
- 비디오 트랜스코딩
- 대규모 모델 학습
NVIDIA T4 최적 용도:
- AI 추론
- 비디오 트랜스코딩
- 대규모 모델 학습
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 L4와 T4 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. L4는 GDDR6 메모리 24GB와 300 GB/s 대역폭을 제공하고, T4는 GDDR6 메모리 16GB와 320 GB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 L4의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.
클라우드에서 L4와 T4의 가격 차이는?
저희 데이터에 따르면 L4는 시간당 $0.32부터, T4는 시간당 $0.11부터입니다. 가격 차이는 약 191%입니다.
L4 대신 T4를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 16GB VRAM 내에 맞고 L4의 추가 처리량이 필요하지 않다면, T4가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 L4의 아키텍처이 필수적일 수 있습니다.
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