NVIDIA T4G VS NVIDIA A30
Выбор между **T4G** и **A30** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. В то время как **A30** предлагает больше VRAM для работы с крупными моделями, **T4G** остается конкурентоспособной в других аспектах. На данный момент эти GPU можно арендовать по цене от **$0.23/час** и **$0.11/час** соответственно у 7 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | T4G | A30 | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Turing | Ampere | - |
| Техпроцесс | 12nm | 7nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | AWS Instance | Dual-slot PCIe | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 16GB | 24GB | -33% |
| Тип памяти | GDDR6 | HBM2 | - |
| Пропускная способность | 320 GB/s | 933 GB/s | -66% |
| Ширина шины памяти | 256-bit | 3072-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 2,560 | 3,584 | -29% |
| Тензорные ядра | N/A | 224 | |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 8.1 TFLOPS | 5.2 TFLOPS | +56% |
| FP16 (половинная точность) | N/A | 165 TFLOPS | |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 70W | 165W | -58% |
| 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 16GB.
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: T4G vs A30
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Turing против Ampere. **A30** имеет значительное преимущество в **8 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **A30** сейчас примерно на **52% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA T4G лучше всего подходит для:
- ARM-based AI inference
- x86 native workloads
NVIDIA A30 лучше всего подходит для:
- Корпоративный ИИ-инференс
- Универсальные вычисления
- Heavy model training
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: T4G или A30?
Для AI-обучения ключевыми факторами являются объём VRAM, пропускная способность памяти и производительность тензорных ядер. T4G предлагает 16GB памяти GDDR6 с пропускной способностью 320 GB/s, тогда как A30 — 24GB памяти HBM2 с 933 GB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM A30 даёт преимущество.
Какова разница в цене между T4G и A30 в облаке?
По нашим данным, T4G стоит от $0.23/час, а A30 — от $0.11/час. Разница составляет около 109%.
Могу ли я использовать A30 вместо T4G?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 24GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность T4G, A30 может быть экономичной альтернативой. Однако для задач, требующих максимального объёма памяти или масштабирования на несколько GPU, T4G с его архитектурой может быть незаменим.
Готовы арендовать GPU?
Сравните цены у 50+ облачных провайдеров и найдите лучшее предложение.