3D 렌더링에 맞는 GPU
옆으로 밀어 모든 열을 확인하세요.
| GPU | 메모리 | 메모리 유형 | 대역폭 | 최대 전력 | 가격/시간 |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4090Ada Lovelace | 24GB | GDDR6X | 1,008GB/s | 450W | US$0.33부터 |
| RTX 5090Blackwell | 32GB | GDDR7 | 1,792GB/s | 575W | US$0.69부터 |
| RTX A6000Ampere | 48GB | GDDR6 | 768GB/s | 300W | US$0.33부터 |
| A40Ampere | 48GB | GDDR6 | 696GB/s | 300W | US$0.35부터 |
| L40Ada Lovelace | 48GB | GDDR6 | 864GB/s | 300W | US$0.69부터 |
| L40SAda Lovelace | 48GB | GDDR6 | 864GB/s | 350W | US$0.79부터 |
| RTX 6000 AdaAda Lovelace | 48GB | GDDR6 | 960GB/s | 300W | US$0.74부터 |
| RTX PRO 6000 BlackwellBlackwell | 96GB | GDDR7 | 1,792GB/s | 미공개 | US$1.69부터 |
제조사 사양, GPU당 기준이며 텐서 성능은 희소성 미적용 값입니다. 모델 크기는 메모리의 80%를 기준으로 한 보수적인 추정치이며 단위는 십억(B) 파라미터입니다. 컨텍스트 길이, 배치 크기, 프레임워크에 따라 실제 한도는 달라집니다. 가격은 GPU 1개 시간당 최저 실시간 오퍼(세금 별도)입니다.
모든 GPU 모델3D 렌더링에서 중요한 것
장면이 메모리에 들어가야 합니다
대부분의 GPU 렌더러는 전체 장면을 GPU 메모리에 올려야 합니다. 들어가지 않는 장면은 느린 아웃오브코어 모드로 전환되거나 실패합니다. 대규모 프로덕션 장면이 바로 48GB와 96GB 워크스테이션 GPU가 존재하는 이유입니다.
레이 트레이싱 코어
여기에는 레이 트레이싱 코어가 있는 GPU만 표시됩니다. 세대(Ampere, Ada Lovelace, Blackwell)마다 광선 탐색이 빨라집니다. H100, A100 같은 데이터센터 GPU에는 레이 트레이싱 코어가 없어 렌더링용이 아닙니다.
프레임 병렬 렌더링
애니메이션은 프레임 단위로 렌더링됩니다. 여러 GPU나 서버가 서로 다른 프레임을 동시에 렌더링하면 거의 선형으로 확장됩니다. 시간 단위 대여로 긴 렌더링을 짧게 끝낼 수 있습니다.
3D 렌더링용 GPU 비교
3D 렌더링 및 시각 효과용 GPU: 자주 묻는 질문
Blender Cycles에 가장 좋은 GPU는?
Cycles는 NVIDIA RTX GPU에서 OptiX를 통해 레이 트레이싱 코어를 사용합니다. 24GB 또는 32GB에 들어가는 장면에는 GeForce RTX 4090과 RTX 5090이 빠르고, 더 무거운 장면에는 48GB의 RTX 6000 Ada와 96GB의 RTX PRO 6000이 적합합니다.
렌더링에는 워크스테이션 카드와 GeForce 중 무엇이 좋나요?
GeForce 카드는 24~32GB 메모리로 GPU당 높은 속도를 제공합니다. 워크스테이션 카드는 더 많은 메모리(48~96GB), 대부분 모델의 ECC, 전문 애플리케이션 인증 드라이버를 제공합니다.
A100이나 H100으로 렌더링할 수 있나요?
레이 트레이싱 코어가 없어 GPU 렌더러가 하드웨어 레이 트레이싱 없이 실행되거나 지원하지 않습니다. 렌더링에는 RTX 워크스테이션, L40, L40S 또는 GeForce RTX GPU를 선택하세요.
EverXCloud에서 3D 렌더링용 GPU를 대여하려면?
계정을 만들고 유로, 미국 달러 또는 파운드로 선불 잔액을 충전한 다음, 스팟 거래소에서 최우선 오퍼로 GPU 시간을 구매하거나 원하는 가격으로 요청을 등록하세요. 대여는 시간 단위로 청구됩니다. 가격은 세금 별도로 표시되며 EverXCloud가 모든 대여의 판매 주체입니다.
출시일에 바로 시작하세요
지금 계정을 만드세요. 마켓이 열리는 즉시 잔액을 충전하고 작업에 맞는 GPU를 대여할 수 있습니다.
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다른 작업
- 대규모 언어 모델 학습용 GPU
HBM 메모리를 갖춘 데이터센터 GPU에서의 사전 학습과 전체 파인튜닝.
- 오픈 모델 파인튜닝용 GPU
24GB 이상 GPU 1개로 LoRA·QLoRA 어댑터 학습.
- LLM 추론용 GPU
오픈 모델 서빙: 메모리에 들어가는 모델과 토큰 생성 속도.
- 이미지 및 영상 생성용 GPU
이미지와 영상용 확산 모델, 24GB 카드부터 80GB GPU까지.
- 과학 계산 및 시뮬레이션용 GPU
HBM 메모리를 갖춘 데이터센터 GPU에서의 시뮬레이션과 HPC 코드.