NVidia GPU의 AI 적합성 비교
AI는 많은 전력을 필요로 합니다...
Page content
현대 세계의 혼란 속에서 여기서 저는 다른 카드의 기술 사양을 비교를 AI 작업에 적합한 것으로 비교하고 있습니다.
(Deep Learning,
Object Detection
및 LLMs).
그러나 모두 매우 비싸네요.
이것은 AI로 생성된 이미지입니다. 진지하게 받아들이지 마세요…
다른 옵션도 살펴보자, 주변을 둘러보기 위해
| 카드 | VRAM | 버스 폭 | 메모리 대역폭 | CUDA 코어 | 텐서 코어 | 전력 소비 (W) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4060 Ti 16GB | 16 GB | 128비트 | 288 GB/s | 4,352 | 136 | 165 |
| RTX 4070 Ti 16GB | 16 GB | 256비트 | 672 GB/s | 7,680 | 240 | 285 |
| RTX 4080 16GB | 16 GB | 256비트 | 716.8 GB/s | 9,728 | 304 | 320 |
| RTX 4080 Super 16GB | 16 GB | 256비트 | 736 GB/s | 10,240 | 320 | 320 |
| RTX 4090 24GB | 24 GB | 384비트 | 1008 GB/s | 16,384 | 512 | 450 |
| RTX 5060 Ti 16GB | 16 GB | 128비트 | 448 GB/s | 4,608 | 144 | 180 |
| RTX 5070 Ti 16GB | 16 GB | 256비트 | 896 GB/s | 8,960 | 280 | 300 |
| RTX 5080 16GB | 16 GB | 256비트 | 896 GB/s | 10,752 | 336 | ~320 |
| RTX 5090 32GB | 32 GB | 512비트 | 1792 GB/s | 21,760 | 680 | ~450 |
| RTX 2000 Ada | 16 GB | 128비트 | 224 GB/s | 2,816 | 88 | 70 |
| RTX 4000 Ada | 20 GB | 160비트 | 280 GB/s | 6,144 | 192 | 70 |
| RTX 4500 Ada | 24 GB | 192비트 | 432 GB/s | 7,680 | 240 | 210 |
| RTX 5000 Ada | 32 GB | 256비트 | 576 GB/s | 12,800 | 400 | 250 |
| RTX 6000 Ada | 48 GB | 384비트 | 960 GB/s | 18,176 | 568 | 300 |
메모리 대역폭:
- RTX 5090 (1792 GB/s), 그 다음은 RTX 4090(1008 GB/s), 그 다음은 RTX 6000 Ada (960 GB/s)
텐서 코어:
- RTX 5090 (680), 그 다음은 RTX 6000 Ada (568), 그 다음은 RTX 4090 (512)
CUDA 코어:
- RTX 5090 (21,760), 그 다음은 RTX 6000 Ada (18,176), 그 다음은 RTX 4090 (16,384)
RAM:
- RTX 6000 Ada (48 GB), 그 다음은 RTX 5090 및 RTX 5000 Ada (32 GB), 그 다음은 RTX 4090 (24GB)
호주에서의 가격
- RTX 6000 Ada: 12,000 AUD
- RTX 5090: 6,000 AUD
- RTX 5000 Ada: 7,000 AUD
- RTX 4090: 품절
LLM에 최적의 소비자 GPU
그래도 저는 RTX 5090이 머신러닝, 딥러닝, AI 및 심지어 LLM에 최고의 선택이라고 생각합니다 :)
실제 가격
조금 비싸네요…
실제 RTX 5090 가격은 예상보다 50% 더 높습니다. 이걸 보세요!
2025년 5월 15일 기준입니다.
