NVIDIA T4G VS NVIDIA Tesla P100
**T4G**와 **P100** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. 현재 이 GPU들은 7개의 프로바이더로부터 각각 **$0.23/시간** 및 **$0.08/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.
📊 상세 사양 비교
| 사양 | T4G | P100 | 차이 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 및 디자인 | |||
| 아키텍처 | Turing | Pascal | - |
| 공정 노드 | 12nm | 16nm | - |
| 타겟 시장 | datacenter | datacenter | - |
| 폼 팩터 | AWS Instance | Dual-slot PCIe | - |
| 메모리 & 메모리 대역폭 | |||
| VRAM 용량 | 16GB | 16GB | |
| 메모리 유형 | GDDR6 | HBM2 | - |
| 메모리 대역폭 | 320 GB/s | 732 GB/s | -56% |
| 메모리 버스 폭 | 256-bit | 4096-bit | - |
| 컴퓨팅 인프라 | |||
| CUDA 코어 | 2,560 | 3,584 | -29% |
| AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS) | |||
| FP32 (단정밀도) | 8.1 TFLOPS | 9.3 TFLOPS | -13% |
| 전력 및 효율 | |||
| TDP (열 설계 전력) | 70W | 300W | -77% |
| PCIe 인터페이스 | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 사용 사례 추천
LLM 및 대규모 모델 학습
NVIDIA Tesla P100
대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. P100는 16GB를 제공하며, T4G의 16GB와 비교됩니다.
AI 추론
NVIDIA T4G
추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.
예산 친화적 선택
NVIDIA Tesla P100
현재 클라우드 가격 기준으로 P100의 시간당 요금이 더 저렴합니다.
기술 심층 분석: T4G vs P100
NVIDIA 생태계 내의 세대 간 비교로, Turing와 Pascal를 대결시킵니다. 비용 측면에서 **P100**은 현재 시간당 약 **65% 저렴하여** 예산이 제한된 프로젝트에 더 나은 가치를 제공합니다.
NVIDIA T4G 최적 용도:
- ARM-based AI inference
- x86 native workloads
NVIDIA Tesla P100 최적 용도:
- Legacy AI workloads
- Precision-heavy training
자주 묻는 질문
AI 학습에 더 좋은 GPU는 T4G와 P100 중 무엇인가요?
AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. T4G는 GDDR6 메모리 16GB와 320 GB/s 대역폭을 제공하고, P100는 HBM2 메모리 16GB와 732 GB/s 대역폭을 제공합니다. 두 GPU의 VRAM 용량이 비슷하므로 성능 특성이 결정 요인이 됩니다.
클라우드에서 T4G와 P100의 가격 차이는?
저희 데이터에 따르면 T4G는 시간당 $0.23부터, P100는 시간당 $0.08부터입니다. 가격 차이는 약 188%입니다.
T4G 대신 P100를 사용할 수 있나요?
요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 16GB VRAM 내에 맞고 T4G의 추가 처리량이 필요하지 않다면, P100가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 T4G의 아키텍처이 필수적일 수 있습니다.
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