NVIDIA A10 VS NVIDIA A30
Выбор между **A10** и **A30** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. На данный момент эти GPU можно арендовать по цене от **$0.40/час** и **$0.11/час** соответственно у 47 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | A10 | A30 | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Ampere | Ampere | - |
| Техпроцесс | 8nm | 7nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | Single-slot PCIe | Dual-slot PCIe | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 24GB | 24GB | |
| Тип памяти | GDDR6 | HBM2 | - |
| Пропускная способность | 600 GB/s | 933 GB/s | -36% |
| Ширина шины памяти | 384-bit | 3072-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 9,216 | 3,584 | +157% |
| Тензорные ядра | 288 | 224 | +29% |
| RT-ядра (трассировка лучей) | 72 | N/A | |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 31.2 TFLOPS | 5.2 TFLOPS | +500% |
| FP16 (половинная точность) | 62.4 TFLOPS | 165 TFLOPS | -62% |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 150W | 165W | -9% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 | - |
🎯 Рекомендации по применению
Обучение LLM и больших моделей
NVIDIA A30
Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. A30 предлагает 24GB по сравнению с 24GB.
AI-инференс
NVIDIA A30
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA A30
По текущим облачным ценам A30 имеет более низкую почасовую ставку.
Технический разбор: A10 vs A30
Обе видеокарты построены на архитектуре NVIDIA Ampere. Основное различие заключается в количестве вычислительных ядер. С точки зрения стоимости, **A30** сейчас примерно на **73% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA A10 лучше всего подходит для:
- ИИ-инференс
- Облачный гейминг
- Тяжелое обучение LLM
NVIDIA A30 лучше всего подходит для:
- Корпоративный ИИ-инференс
- Универсальные вычисления
- Heavy model training
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: A10 или A30?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. A10 предлагает 24GB памяти GDDR6 с пропускной способностью 600 GB/s, тогда как A30 — 24GB памяти HBM2 с 933 GB/s. Объём VRAM у обоих GPU сопоставим, поэтому решающими становятся другие характеристики.
Какова разница в цене между A10 и A30 в облаке?
По нашим данным, A10 стоит от $0.40/час, а A30 — от $0.11/час. Разница составляет около 264%.
Могу ли я использовать A30 вместо A10?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 24GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность A10, A30 может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, A10 с его архитектурой может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.