NVIDIA T4G VS NVIDIA Tesla K80
Выбор между **T4G** и **K80** зависит от ваших конкретных требований к вычислительным нагрузкам ИИ. **K80** 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 **$0.23/час** и **$0.10/час** соответственно у 3 провайдеров.
📊 Детальное сравнение характеристик
| Характеристика | T4G | K80 | Разница |
|---|---|---|---|
| Архитектура и дизайн | |||
| Архитектура | Turing | Kepler | - |
| Техпроцесс | 12nm | 28nm | - |
| Целевой рынок | datacenter | datacenter | - |
| Форм-фактор | AWS Instance | Dual-slot PCIe | - |
| Память & Пропускная способность | |||
| Объём VRAM | 16GB | 24GB | -33% |
| Тип памяти | GDDR6 | GDDR5 | - |
| Пропускная способность | 320 GB/s | 480 GB/s | -33% |
| Ширина шины памяти | 256-bit | 384-bit | - |
| Вычислительная инфраструктура | |||
| Ядра CUDA | 2,560 | 4,992 | -49% |
| ИИ и вычислительная производительность (TFLOPS) | |||
| FP32 (одинарная точность) | 8.1 TFLOPS | 8.7 TFLOPS | -7% |
| Энергопотребление и эффективность | |||
| TDP (расчетная тепловая мощность) | 70W | 300W | -77% |
| Интерфейс PCIe | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 Рекомендации по применению
Обучение LLM и больших моделей
NVIDIA Tesla K80
Больший объём VRAM и пропускная способность памяти критически важны для обучения больших языковых моделей. K80 предлагает 24GB по сравнению с 16GB.
AI-инференс
NVIDIA T4G
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: T4G vs K80
Это межпоколенческое сравнение внутри экосистемы NVIDIA: Turing против Kepler. **K80** имеет значительное преимущество в **8 ГБ VRAM**, что критически важно для работы с огромными датасетами. С точки зрения стоимости, **K80** сейчас примерно на **57% дешевле** в час, предлагая лучшую выгоду.
NVIDIA T4G лучше всего подходит для:
- ARM-based AI inference
- x86 native workloads
NVIDIA Tesla K80 лучше всего подходит для:
- Old software support
- Any modern AI
Часто задаваемые вопросы
Какой GPU лучше для AI-обучения: T4G или K80?
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 K80 — 24GB памяти GDDR5 с 480 GB/s. Для более крупных моделей больший объём VRAM K80 даёт преимущество.
Какова разница в цене между T4G и K80 в облаке?
По нашим данным, T4G стоит от $0.23/час, а K80 — от $0.10/час. Разница составляет около 130%.
Могу ли я использовать K80 вместо T4G?
Это зависит от ваших требований. Если ваша модель помещается в 24GB VRAM и вам не нужна дополнительная производительность T4G, K80 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.