NVIDIA GB200 NVL72 VS NVIDIA T4G
Выбор между **GB200** и **T4G** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. **GB200** лидирует как по объему видеопамяти, так и по производительности, что делает её отличным выбором для обучения больших языковых моделей (LLM). На данный момент эти GPU можно арендовать по цене от **$10.50/час** и **$0.23/час** соответственно у 4 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | GB200 | T4G | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Blackwell | Turing | - |
| Техпроцесс | 4nm | 12nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | Rack-scale | AWS Instance | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 384GB | 16GB | +2300% |
| Тип памяти | HBM3e | GDDR6 | - |
| Пропускная способность | 16.0 TB/s | 320 GB/s | +4900% |
| Ширина шины памяти | 8192-bit | 256-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 36,864 | 2,560 | +1340% |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 180 TFLOPS | 8.1 TFLOPS | +2122% |
| FP16 (половинная точность) | 9,000 TFLOPS | N/A | |
| INT8 (целочисленная точность) | 18,000 TOPS | N/A | |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 1200W | 70W | +1614% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 5.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 Рекомендации по применению
Обучение LLM и больших моделей
NVIDIA GB200 NVL72
Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. GB200 предлагает 384GB по сравнению с 16GB.
AI-инференс
NVIDIA GB200 NVL72
Для инференса важнее всего производительность на ватт. Учитывайте баланс между пропускной способностью FP16/INT8 и энергопотреблением.
Бюджетный выбор
NVIDIA T4G
По текущим облачным ценам T4G имеет более низкую почасовую ставку.
Технический разбор: GB200 vs T4G
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Blackwell против Turing. **GB200** имеет значительное преимущество в **368 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **T4G** сейчас примерно на **98% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA GB200 NVL72 лучше всего подходит для:
- Огромные LLM-задачи
- Модели с триллионными параметрами
- Одноузловые задачи
NVIDIA T4G лучше всего подходит для:
- ARM-based AI inference
- x86 native workloads
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: GB200 или T4G?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. GB200 предлагает 384GB памяти HBM3e с пропускной способностью 16.0 TB/s, тогда как T4G — 16GB памяти GDDR6 с 320 GB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM GB200 даёт преимущество.
Какова разница в цене между GB200 и T4G в облаке?
По нашим данным, GB200 стоит от $10.50/час, а T4G — от $0.23/час. Разница составляет около 4465%.
Могу ли я использовать T4G вместо GB200?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 16GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность GB200, T4G может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, GB200 с его архитектурой может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.