NVIDIA A10 VS NVIDIA Tesla K80
Выбор между **A10** и **K80** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. На данный момент эти GPU можно арендовать по цене от **$0.40/час** и **$0.10/час** соответственно у 43 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | A10 | K80 | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Ampere | Kepler | - |
| Техпроцесс | 8nm | 28nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | Single-slot PCIe | Dual-slot PCIe | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 24GB | 24GB | |
| Тип памяти | GDDR6 | GDDR5 | - |
| Пропускная способность | 600 GB/s | 480 GB/s | +25% |
| Ширина шины памяти | 384-bit | 384-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 9,216 | 4,992 | +85% |
| Тензорные ядра | 288 | N/A | |
| RT-ядра (трассировка лучей) | 72 | N/A | |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 31.2 TFLOPS | 8.7 TFLOPS | +259% |
| FP16 (половинная точность) | 62.4 TFLOPS | N/A | |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 150W | 300W | -50% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 Рекомендации по применению
Обучение LLM и больших моделей
NVIDIA A10
Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. K80 предлагает 24GB по сравнению с 24GB.
AI-инференс
NVIDIA A10
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA Tesla K80
По текущим облачным ценам K80 имеет более низкую почасовую ставку.
Технический разбор: A10 vs K80
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Ampere против Kepler. С точки зрения стоимости, **K80** сейчас примерно на **75% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA A10 лучше всего подходит для:
- ИИ-инференс
- Облачный гейминг
- Тяжелое обучение LLM
NVIDIA Tesla K80 лучше всего подходит для:
- Old software support
- Any modern AI
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: A10 или K80?
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 K80 — 24GB памяти GDDR5 с 480 GB/s. Объём VRAM у обоих GPU сопоставим, поэтому решающими становятся другие характеристики.
Какова разница в цене между A10 и K80 в облаке?
По нашим данным, A10 стоит от $0.40/час, а K80 — от $0.10/час. Разница составляет около 300%.
Могу ли я использовать K80 вместо A10?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 24GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность A10, K80 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.