사양비교
| GPU | A4000 | RTX 3060 * 2 |
|---|---|---|
| CUDA 코어 | 6,144 | 3,584 * 2 = 7,168 |
| VRAM | 16GB GDDR6 | 12GB + 12GB (각각 독립) |
| 메모리 버스 | 256-bit | 192-bit |
| FP32 성능 | ~19.2 TFLOPS | 12.7 TFLOPS * 2 |
| Tensor 코어 | 192 | 112 * 2 = 224개 |
| NVLink 지원 | X | X |
| 소비전력 | 140W | 170W * 2 = 340W |
성능 차이
| GPU | A4000 |
|---|---|
| 딥러닝 (PyTorch, TensorFlow) | 더 나은 메모리 관리, 대형 모델 처리 가능 |
| 영상/3D 렌더링 (Blender, Octane, Redshift) | GPU 하나에서 고용량 씬 처리 가능, 안정적 |
| 게임 (4K, 레이 트레이싱) | 게임 성능은 다소 낮음 |
| 코딩/과학 연산 (CUDA, MATLAB) | 단일 카드로 고성능 제공 |
주의사항
단일 GPU(A4000, 16GB)
- 하나의 GPU가 전체 16GB VRAM을 사용 가능
- 큰 모델이나 대용량 데이터 처리가 가능
RTX 3060 * 2 (멀티 GPU, 각각 12GB)
- VRAM이 합쳐지지 않음 → 각 GPU는 독립적으로 12GB씩 사용
- 모델이나 데이터가 단일 GPU의 VRAM(12GB)을 초과하면 오류 발생
- 멀티 GPU 학습 시 데이터가 두 개의 GPU에 동일하게 올라가야 하므로 VRAM이 두 배가 되지 않음
NVLink
NVLink는 NVIDIA의 고속 GPU 간 통신 기술로, 두 개 이상의 GPU가 더 빠르게 데이터를 주고받을 수 있도록 해줍니다.
일반적인 PCIe 인터페이스보다 더 높은 대역폭을 제공하여, VRAM 공유 및 연산 속도 향상이 가능합니다.
NVLink 주요특징
GPU 간 초고속 데이터 전송
- 일반적으로 GPU 간 통신은 PCIe(PCI Express) 를 사용하지만, 속도가 제한적
- NVLink는 PCIe보다 더 빠른 전송 속도를 제공하여 데이터 병목을 줄임
| 인터페이스 | 대역폭 (총 전송 속도) |
|---|---|
| PCIe 4.0 x16 | 약 32GB/s |
| PCIe 5.0 x16 | 약 64GB/s |
| NVLink (A100 기준) | 600GB/s |
VRAM 공유 가능 (메모리 풀링)
- 일반적으로 멀티 GPU 환경에서는 각 GPU가 개별적인 VRAM을 사용
- NVLink를 사용하면, VRAM을 마치 하나처럼 공유하여 사용할 수 있음
e.g.) 2개 GPU(각 24GB) → 총 48GB로 동작 가능
- 주의 - 소프트웨어(e.g.: CUDA, PyTorch)가 이를 지원해야 함
NVLink가 필요한 경우 vs. 필요 없는 경우
| 상황 | NVLink 필요 여부 |
|---|---|
| 하나의 GPU VRAM이 부족할 때 | ⭕(VRAM 공유 가능) |
| 딥러닝 모델이 GPU 여러 개를 필요로 할 때 | ⭕(GPU 간 빠른 데이터 전송) |
| 2개 이상의 GPU로 렌더링할 때 | ⭕(빠른 데이터 교환) |
| 게임, 일반적인 그래픽 작업 | ❌(SLI는 거의 사용 안 함) |
결론
A4000
- VRAM이 중요한 대형 딥러닝 모델 훈련
- 3D 렌더링 작업에서 대형 씬을 처리해야 하는 경우
- 전력 소모를 줄이고 싶은 경우 (140W)
RTX 3060 * 2
- 병렬 연산이 가능한 작업 (분산 가능한 AI inference, CUDA 연산)
- 두 개의 GPU를 독립적으로 사용할 수 있는 경우 (예: 하나는 학습, 하나는 추론)
- 예산이 한정적이며 A4000보다 CUDA 코어 수를 늘리고 싶은 경우
3060 * 2가 A4000보다 CUDA 코어 개수는 많지만, 메모리 제한과 통신 문제 (NVLink 없음) 때문에 고해상도 AI 모델 훈련이나 복잡한 3D 렌더링에서는 A4000이 훨씬 유리
AI (ML/DL) 학습