NVIDIA Tesla K80 VS NVIDIA A30
Выбор между **K80** и **A30** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. На данный момент эти GPU можно арендовать по цене от **$0.10/час** и **$0.11/час** соответственно у 8 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | K80 | A30 | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Kepler | Ampere | - |
| Техпроцесс | 28nm | 7nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | Dual-slot PCIe | Dual-slot PCIe | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 24GB | 24GB | |
| Тип памяти | GDDR5 | HBM2 | - |
| Пропускная способность | 480 GB/s | 933 GB/s | -49% |
| Ширина шины памяти | 384-bit | 3072-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 4,992 | 3,584 | +39% |
| Тензорные ядра | N/A | 224 | |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 8.7 TFLOPS | 5.2 TFLOPS | +67% |
| FP16 (половинная точность) | N/A | 165 TFLOPS | |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 300W | 165W | +82% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 3.0 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 Tesla K80
По текущим облачным ценам K80 имеет более низкую почасовую ставку.
Технический разбор: K80 vs A30
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Kepler против Ampere. С точки зрения стоимости, **K80** сейчас примерно на **9% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA Tesla K80 лучше всего подходит для:
- Old software support
- Any modern AI
NVIDIA A30 лучше всего подходит для:
- Корпоративный ИИ-инференс
- Универсальные вычисления
- Heavy model training
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: K80 или A30?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. K80 предлагает 24GB памяти GDDR5 с пропускной способностью 480 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 K80 и A30 в облаке?
По нашим данным, K80 стоит от $0.10/час, а A30 — от $0.11/час. Разница составляет около 9%.
Могу ли я использовать A30 вместо K80?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 24GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность K80, A30 может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, K80 с его архитектурой может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.