NVIDIA A100 SXM 40GB
Ampere
- GPU 메모리
- 40GB
- 메모리 대역폭
- 1,555GB/s
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NVIDIA Tesla V100 32GB
Volta
- GPU 메모리
- 32GB
- 메모리 대역폭
- 900GB/s
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주요 차이점
- A100 SXM의 GPU 메모리는 Tesla V100의 1.3×입니다(40GB vs 32GB).
- A100 SXM의 메모리 대역폭은 Tesla V100의 1.7×입니다(1,555 vs 900 GB/s). 이는 보통 LLM 토큰 생성 속도를 좌우합니다.
사양
| 항목 | A100 SXM | Tesla V100 |
|---|---|---|
| GPU 메모리 | 40GB (더 높음) | 32GB |
| 메모리 유형 | HBM2 | HBM2 |
| 메모리 대역폭 | 1,555GB/s (더 높음) | 900GB/s |
| FP16 텐서 | 312 TFLOPS | 미공개 |
| BF16 텐서 | 312 TFLOPS | 미공개 |
| 최대 전력 | 400W | 미공개 |
| 아키텍처 | Ampere | Volta |
| 인터커넥트 | NVLink 3 (600 GB/s) · PCIe 4.0 | 미공개 |
측정 항목마다 더 높은 값을 굵게 표시합니다. 제조사 사양, GPU당 기준. 텐서 성능은 희소성 미적용 값입니다. 제조사가 이 모델에 대해 공개하지 않은 값은 생략했습니다.
GPU 1개 메모리에 들어가는 것
| 작업 | A100 SXM | Tesla V100 |
|---|---|---|
| LLM 추론, 16비트 | ≈ 15B 파라미터 | ≈ 10B 파라미터 |
| LLM 추론, 4비트 | ≈ 50B 파라미터 | ≈ 40B 파라미터 |
| 전체 학습, 혼합 정밀도 | ≈ 2B 파라미터 | ≈ 1B 파라미터 |
메모리의 80%를 모델 가중치에 할당한 보수적인 추정입니다. 컨텍스트 길이, 배치 크기, 프레임워크에 따라 실제 한도는 달라집니다. 여러 GPU를 함께 쓰면 더 큰 모델을 담을 수 있습니다.
A100 SXM vs Tesla V100: 자주 묻는 질문
A100 SXM와(과) Tesla V100 중 메모리가 더 많은 것은?
A100 SXM의 GPU 메모리는 40GB이고, Tesla V100는 32GB입니다.
LLM 추론은 A100 SXM와(과) Tesla V100 중 어느 쪽이 더 빠른가요?
토큰 생성은 보통 메모리 대역폭에 좌우되며, A100 SXM의 대역폭은 Tesla V100의 1.7×입니다. 어떤 모델이 들어가는지는 메모리 크기가 결정합니다. 대규모 실행 전에 직접 모델로 측정해 보세요.
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