NVIDIA A10 VS NVIDIA T4
比较 NVIDIA 基于 Ampere 架构的 A10 与基于 Turing 架构的 T4。这一跨代对比揭示了显著的架构改进。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | A10 | T4 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Ampere | Turing | - |
| 制程节点 | 8nm | 12nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | Single-slot PCIe | Single-slot PCIe | - |
| 内存 | |||
| 显存容量 | 24GB | 16GB | +50% |
| 显存类型 | GDDR6 | GDDR6 | - |
| 内存带宽 | 600 GB/s | 320 GB/s | +88% |
| 内存总线 | 384-bit | 256-bit | - |
| 计算单元 | |||
| CUDA 核心 | 9,216 | 2,560 | +260% |
| Tensor 核心 | 288 | 320 | -10% |
| 性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 31.2 TFLOPS | 8.1 TFLOPS | +285% |
| FP16 (半精度) | 62.4 TFLOPS | 65 TFLOPS | -4% |
| 功耗与连接 | |||
| TDP (功耗) | 150W | 70W | +114% |
| PCIe | PCIe 4.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA A10
更大的显存容量和内存带宽对于训练大型语言模型至关重要。A10 提供 24GB，而 T4 提供 16GB。
AI 推理
NVIDIA T4
对于推理工作负载，每瓦性能最为重要。需要考虑 FP16/INT8 吞吐量与功耗之间的平衡。
预算友好之选
NVIDIA T4
根据当前云端定价，T4 的起始小时费率更低。
NVIDIA A10 最适合：
- AI 推理
- 云游戏
- 重度 LLM 训练
NVIDIA T4 最适合：
- AI 推理
- 视频转码
- 大模型训练
常见问题
AI 训练选哪个更好：A10 还是 T4？
对于 AI 训练，关键因素是显存大小、内存带宽和张量核心性能。A10 提供 24GB GDDR6 内存，带宽为 600 GB/s；T4 提供 16GB GDDR6 内存，带宽为 320 GB/s。对于更大的模型，A10 更高的显存容量使其更具优势。
A10 和 T4 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，A10 起价为 $0.40/小时，T4 起价为 $0.11/小时。价格相差约 264%。
我可以用 T4 代替 A10 吗？
这取决于您的具体需求。如果您的模型可以在 16GB 显存内运行，且不需要 A10 的额外吞吐量，那么 T4 是一个经济实惠的选择。但是，对于需要最大内存容量或多 GPU 扩展的工作负载，A10 的架构可能是必不可少的。
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