엔비디아 RTX, GTX 성능 및 가격 비교 총 정리! 현명하게 GPU 모델을 선정하는 방법

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작성자 LASCOM
댓글 0건 조회 4,845회 작성일 24-10-14 10:35

최근 생성형 AI를 활용한 신규 사업이 많이 출시되고 있는데요, 글로벌커넥트 문의 고객 대부분이 생성형 AI에 적합한 서버 및 GPU 모델 선정을 요청하고 있습니다.

다양한 GPU 모델을 사용하고 계시지만 보통 사업의 규모가 크지 않은 경우 엔비디아 RTX 시리즈를, 규모가 큰 경우 엔비디아 Tesla A100 GPU 또는 Tesla V100 GPU를 구매하여 AI 서비스를 개발하는 경우가 많습니다.

RTX 시리즈, V100 , A100 모두 AI, 인공지능 작업에 추천하는 GPU 모델이지만, 기존 출시된 지포스 시리즈 GPU (GTX1060 등) 는 적합하지 않은데요,

어떤 차이가 있길래 AI, 인공지능용 GPU를 별도로 분류한 것일까요? 오늘 포스팅에서는 RTX와 GTX를 구분하는 기준과 RTX, GTX의 차이점을 살펴보겠습니다.

RTX, GTX 특징 정리
레이트레이싱, 텐서코어

RTX와 GTX 모두 엔비디아를 대표하는 그래픽카드 라인이지만 내부 코어의 구성, 적용 기술의 특징 등으로 구분할 수 있는데요, 이 둘을 구분할 수 있는 두드러진 특징을 2개로 요약할 수 있습니다.

(1) 레이트레이싱(Ray Tracing)

레이트레이싱은, 3D 그래픽에서 빛의 경로를 추적하여 현실적인 조명, 그림자, 반사, 굴절 등의 효과를 시뮬레이션하는 렌더링 기술을 말합니다.

이는 빛이 물체와 상호작용을 하는 과정 사실적으로 계산하여 이미지를 만드는 기술입니다. 이는 게임, 영화, 건축, 제품 디자인 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

일반적으로 엔비디아의 GPU 모델 라인은 해당 그래픽카드의 기술적 특징에 따라서 이름이 지어지는데요, 이 관점에 볼 때 GTX와 RTX의 구분이 명확해집니다.

GTX는 Giga Texel Shader eXtreme 의 약자이며, RTX는 Ray Tracing Texel eXtreme 의 약자인데요, ‘Ray Tracing’ 기술에 특화된 GPU 모델로서 RTX 시리즈가 분류됐습니다.

(2) 텐서코어 (Tencer Core)

GTX와 RTX 시리즈의 두드러진 차이점은 텐서 코어의 유무입니다. 텐서코어는 AI 연산, 특히 딥러닝 작업을 가속하기 위해 설계한 전용 하드웨어 코어 (가속기) 로, 모델 연산과 추론에 특화되어 있습니다.

또한 병렬 연산에 최적화되어 있어 딥러닝과 같은 신경망 학습에 적합하다고 할 수 있는데요, 최근 AI / 인공지능이 발전하면서 GPU가 주목이 된 것도 텐서코어가 탑재되어 추론, 연산 성능이 비약적으로 증가함에 있습니다.

텐서 코어가 시장에 출시되면서 AI 추론 및 고성능 컴퓨팅 효율이 극대화되었는데요, 해당 코어는 RTX 시리즈부터 탑재되었습니다.

그렇기에 GTX는 그래픽 특화의 가성비 GPU로, RTX는 AI/인공지능/딥러닝에 특화된 GPU로 자리매김했습니다.

위의 내용을 종합하자면, GPU 시리즈는 특화 기능에 따라 구분되며, 텐서 코어의 유무에 따라 AI/인공지능에 적합한 GPU인지 확인할 수 있습니다.

GTX, RTX 차이점 정리
GTX vs RTX 성능 및 가격 비교

앞서 설명한 GTX와 RTX의 특징 외에도 아키텍처 구성, 코어의 기능, 성능 및 주요 용도, 가격 등에 차이가 있는데요, 아래 정리한 도표를 본다면 GTX와 RTX의 차이점이 더욱 분명하게 보일 것입니다.

(1) RTX, GTX 아키텍처 성능 비교

	RTX 40 시리즈	RTX 30 시리즈	RTX 20 시리즈	GTX 16 시리즈	GTX 10 시리즈	GTX 900 시리즈
아키텍처이름	Ada Lovelace	Ampere	Turing	Turing	Pascal	Maxwell
스트리밍 멀티프로세서	2x FP32	2x FP32	1x FP32	1x FP32	1x FP32	1x FP32
레이 트레이싱 코어	Gen 3	Gen 2	Gen 1	-	-	-
Tensor 코어(AI)	Gen 4	Gen 3	Gen 2	-	-	-
CUDA 코어(그래픽)	있음 (그래픽, 일반연산 + 레이트레이싱지원)			있음 (그래픽및일반연산처리)
레이트레이싱지원	RT Core로실시간레이트레이싱지원			소프트웨어적으로지원가능 (전용하드웨어없음)
DLSS 지원	DLSS(Deep Learning Super Sampling) 지원			-
주요용도	게이밍, 그래픽작업, AI 연산, 실시간레이트레이싱			게이밍, 일반 그래픽 작업
성능	고급 (레이트레이싱및 AI 가속포함)			중간-상급 (레이트레이싱비활성화시뛰어난성능)
전용 RT Core	있음 (실시간광선추적처리전용)			없음
추론및 AI 가속	Tensor Core로 AI 가속 (빠름)			일반적인 CUDA 코어로 가능 (느림)

(2) RTX, GTX 모델별 평균 비용

현명한 GPU 모델 선정 방법
글로벌커넥트 GPU서버

오늘 소개한 콘텐츠는 GPU 구매 또는 대여를 원하는 분들에게 조금이나마 도움이 될 수 있기를 바라는 마음으로 작성했습니다. 하지만 위의 내용만으로는 GPU 모델을 선뜻 결정하기가 쉽지 않을 것이라 생각됩니다.

RTX만으로도 AI, 인공지능, 딥러닝 관련 개발을 할 수 있을지, 이보다 더 높은 사양의 GPU를 확보해야 할지 아닐지 등 여러 고민이 있을 것이라 예상합니다.

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강력한 퍼포먼스	사용량, 피크 시간에 따른 GPU 인스턴스 운영 가능
	다양한 시나리오에서 스케일링을 포함한 안정적인 운영 제공
	GPU 가속화 솔루션을 활용하여 낮은 레이턴시와 빠른 훈련/추론 모델 구성
맞춤형 GPU서버 컨설팅	서비스 목적에 따라 알맞은 GPU 스펙 추천 및 구성
	일반 GPU 부터 사업용 GPU까지 공급 가능 (P4, T4, A10, V100,P100 , A100 등)
	GPU서버 초기 구축 컨설팅 지원
뛰어난 네트워크 성능	연산 노드에 필요한 최적의 네트워크 성능 제공
	강력한 스토리지로 컴퓨팅 및 렌더링 성능 극대화
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