NVIDIA V100 VS NVIDIA T4G
在 **V100** 和 **T4G** 之间做出 choice，主要取决于您的具体 AI 工作负载需求。**V100** 在显存容量和原始计算能力方面均处于领先地位，是高端大语言模型 (LLM) 训练的更强选择。目前，您可以在 18 家云服务商处租用这些 GPU，价格分别从 **$0.13/小时** 和 **$0.23/小时** 起。
📊 详细规格对比
| 规格参数 | V100 | T4G | 差异 |
|---|---|---|---|
| 架构与设计 | |||
| 架构 | Volta | Turing | - |
| 制程节点 | 12nm | 12nm | - |
| 目标市场 | datacenter | datacenter | - |
| 外形规格 | SXM2 / PCIe | AWS Instance | - |
| 内存 & 内存带宽 | |||
| 显存容量 | 32GB | 16GB | +100% |
| 显存类型 | HBM2 | GDDR6 | - |
| 内存带宽 | 900 GB/s | 320 GB/s | +181% |
| 总线宽度 | 4096-bit | 256-bit | - |
| 计算基础设施 | |||
| CUDA 核心 | 5,120 | 2,560 | +100% |
| Tensor 核心 | 640 | N/A | |
| AI 与计算性能 (TFLOPS) | |||
| FP32 (单精度) | 15.7 TFLOPS | 8.1 TFLOPS | +94% |
| FP16 (半精度) | 125 TFLOPS | N/A | |
| FP64 (双精度) | 7.8 TFLOPS | N/A | |
| 功耗与能效 | |||
| TDP (热设计功耗) | 300W | 70W | +329% |
| PCIe 接口 | PCIe 3.0 x16 | PCIe 3.0 x16 | - |
🎯 使用场景推荐
大语言模型训练
NVIDIA V100
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。V100 提供 32GB，而 T4G 提供 16GB。
AI 推理
NVIDIA V100
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 V100
根据当前云端定价，V100 的起始小时费率更低。
技术深挖：V100 vs T4G
这是 NVIDIA 生态系统内的代际对比，将 Volta 与 Turing 进行博弈。**V100** 拥有显著的 **16GB 显存优势**，这对于训练海量数据集或超大语言模型至关重要。从成本角度来看，**V100** 目前每小时约**便宜 43%**，为预算有限的项目提供了更好的性价比。
NVIDIA V100 最适合：
- 深度学习训练
- 科学研究
- 最新一代工作负载
NVIDIA T4G 最适合：
- ARM-based AI inference
- x86 native workloads
常见问题
AI 训练选哪个更好：V100 还是 T4G？
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。V100 提供 32GB HBM2 内存，带宽为 900 GB/s；T4G 提供 16GB GDDR6 内存，带宽为 320 GB/s。对于更大的模型，V100 更高的显存容量使其更具优势。
V100 和 T4G 在云端的价格差异是多少？
根据我们的数据，V100 起价为 $0.13/小时，T4G 起价为 $0.23/小时。价格相差约 43%。
我可以用 T4G 代替 V100 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 V100 的额外吞吐量，那么 T4G 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，V100 的架构可能是必不可少的。
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