NVIDIA A30 24GB
Ampere
- GPU 메모리
- 24GB
- 메모리 대역폭
- 933GB/s
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NVIDIA A100 PCIe 80GB
Ampere
- GPU 메모리
- 80GB
- 메모리 대역폭
- 1,935GB/s
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주요 차이점
- A100 PCIe의 GPU 메모리는 A30의 3.3×입니다(80GB vs 24GB).
- A100 PCIe의 메모리 대역폭은 A30의 2.1×입니다(1,935 vs 933 GB/s). 이는 보통 LLM 토큰 생성 속도를 좌우합니다.
- A100 PCIe의 밀집 BF16 텐서 성능은 A30의 1.9×입니다(312 vs 165 TFLOPS). 대부분의 학습에 쓰이는 정밀도입니다.
사양
| 항목 | A30 | A100 PCIe |
|---|---|---|
| GPU 메모리 | 24GB | 80GB (더 높음) |
| 메모리 유형 | HBM2 | HBM2e |
| 메모리 대역폭 | 933GB/s | 1,935GB/s (더 높음) |
| FP16 텐서 | 165 TFLOPS | 312 TFLOPS (더 높음) |
| BF16 텐서 | 165 TFLOPS | 312 TFLOPS (더 높음) |
| 최대 전력 | 165W | 300W |
| 아키텍처 | Ampere | Ampere |
| 인터커넥트 | NVLink bridge (200 GB/s) · PCIe 4.0 | NVLink bridge (600 GB/s) · PCIe 4.0 |
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 | A30 | A100 PCIe |
|---|---|---|
| LLM 추론, 16비트 | ≈ 9B 파라미터 | ≈ 30B 파라미터 |
| LLM 추론, 4비트 | ≈ 30B 파라미터 | ≈ 100B 파라미터 |
| 전체 학습, 혼합 정밀도 | ≈ 1B 파라미터 | ≈ 4B 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.
A30 vs A100 PCIe: 자주 묻는 질문
A30와(과) A100 PCIe 중 메모리가 더 많은 것은?
A100 PCIe의 GPU 메모리는 80GB이고, A30는 24GB입니다.
LLM 추론은 A30와(과) A100 PCIe 중 어느 쪽이 더 빠른가요?
토큰 생성은 보통 메모리 대역폭에 좌우되며, A100 PCIe의 대역폭은 A30의 2.1×입니다. 어떤 모델이 들어가는지는 메모리 크기가 결정합니다. 대규모 실행 전에 직접 모델로 측정해 보세요.
A30와(과) A100 PCIe를 시간 단위로 대여할 수 있나요?
네, 판매자가 EverXCloud 스팟 거래소에 등록하면 가능합니다. 유로, 미국 달러 또는 파운드 선불 잔액으로 실시간 가격에 GPU 시간을 구매합니다. 가격은 세금 별도로 표시되며 EverXCloud가 모든 대여의 판매 주체입니다.
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