NVIDIA GeForce RTX 3090 VS NVIDIA GeForce RTX 3080

**RTX 3090**와 **RTX 3080** 중 어느 것을 선택할지는 특정 AI 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. **RTX 3090**은 메모리 용량과 연산 성능 모두에서 앞서 있어 하이엔드 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 더욱 강력한 선택지입니다. 현재 이 GPU들은 9개의 프로바이더로부터 각각 **$0.11/시간** 및 **$0.10/시간**부터 렌탈할 수 있습니다.

NVIDIA

RTX 3090

VRAM 24GB
FP32 35.58 TFLOPS
TDP 350W
부터 $0.11/h 6 개 공급업체
NVIDIA

RTX 3080

VRAM 10GB
FP32 29.8 TFLOPS
TDP 320W
부터 $0.10/h 3 개 공급업체

📊 상세 사양 비교

사양 RTX 3090 RTX 3080 차이
아키텍처 및 디자인
아키텍처 Ampere Ampere -
공정 노드 8nm 8nm -
타겟 시장 consumer consumer -
폼 팩터 3-slot PCIe 2-slot PCIe -
메모리 & 메모리 대역폭
VRAM 용량 24GB 10GB +140%
메모리 유형 GDDR6X GDDR6X -
메모리 대역폭 936 GB/s 760 GB/s +23%
메모리 버스 폭 384-bit 320-bit -
컴퓨팅 인프라
CUDA 코어 10,496 8,704 +21%
텐서 코어 328 N/A
RT 코어 (레이 트레이싱) 82 N/A
AI 및 컴퓨팅 성능 (TFLOPS)
FP32 (단정밀도) 35.58 TFLOPS 29.8 TFLOPS +19%
FP16 (반정밀도) 71 TFLOPS N/A
전력 및 효율
TDP (열 설계 전력) 350W 320W +9%
PCIe 인터페이스 PCIe 4.0 x16 PCIe 4.0 x16 -

🎯 사용 사례 추천

🧠

LLM 및 대규모 모델 학습

NVIDIA GeForce RTX 3090

대규모 언어 모델 학습에는 더 큰 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 중요합니다. RTX 3090는 24GB를 제공하며, RTX 3080의 10GB와 비교됩니다.

AI 추론

NVIDIA GeForce RTX 3090

추론 워크로드에서는 와트당 성능이 가장 중요합니다. FP16/INT8 처리량과 전력 소비 간의 균형을 고려하세요.

💰

예산 친화적 선택

NVIDIA GeForce RTX 3080

현재 클라우드 가격 기준으로 RTX 3080의 시간당 요금이 더 저렴합니다.

자동 비교 분석

기술 심층 분석: RTX 3090 vs RTX 3080

두 GPU 모두 NVIDIA Ampere 아키텍처를 사용합니다. 주요 차이점은 메모리 용량과 컴퓨팅 코어 수에 있습니다. **RTX 3090**은 **14GB VRAM 우위**를 점하고 있으며, 이는 대규모 데이터셋이나 언어 모델 학습에 매우 중요합니다. 비용 측면에서 **RTX 3080**은 현재 시간당 약 **9% 저렴하여** 예산이 제한된 프로젝트에 더 나은 가치를 제공합니다.

NVIDIA GeForce RTX 3090 최적 용도:

  • Affordable AI development
  • Enterprise availability

NVIDIA GeForce RTX 3080 최적 용도:

  • 게이밍
  • Cloud PCs
  • VRAM-intensive models

자주 묻는 질문

AI 학습에 더 좋은 GPU는 RTX 3090와 RTX 3080 중 무엇인가요?

AI 학습에서 핵심 요소는 VRAM 크기, 메모리 대역폭, 텐서 코어 성능입니다. RTX 3090는 GDDR6X 메모리 24GB와 936 GB/s 대역폭을 제공하고, RTX 3080는 GDDR6X 메모리 10GB와 760 GB/s 대역폭을 제공합니다. 더 큰 모델의 경우 RTX 3090의 높은 VRAM 용량이 유리합니다.

클라우드에서 RTX 3090와 RTX 3080의 가격 차이는?

저희 데이터에 따르면 RTX 3090는 시간당 $0.11부터, RTX 3080는 시간당 $0.10부터입니다. 가격 차이는 약 10%입니다.

RTX 3090 대신 RTX 3080를 사용할 수 있나요?

요구 사항에 따라 다릅니다. 모델이 10GB VRAM 내에 맞고 RTX 3090의 추가 처리량이 필요하지 않다면, RTX 3080가 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. 그러나 최대 메모리 용량이나 멀티 GPU 확장이 필요한 워크로드의 경우 RTX 3090의 아키텍처이 필수적일 수 있습니다.

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