AI에 적합한 NVIDIA GPU 비교
AI는 많은 전력을 필요로 합니다...
현대 세계의 혼란 속에서 저는 AI 작업(딥러닝, 객체 탐지 및 LLM)에 적합한 다양한 그래픽 카드의 사양을 비교하고 있습니다. 하지만 이 카드들은 모두 가격이 매우 비쌉니다.
GPU 선택이 LLM 처리량, VRAM 한계 및 다양한 런타임 벤치마크에 미치는 영향에 대해 더 자세히 알아보려면 LLM 성능: 벤치마크, 병목 현상 및 최적화를 참조하세요. AMD 및 Intel 옵션을 포함한 더 광범위한 2026년 구매 가이드는 2026년 AI용 GPU: NVIDIA, AMD, Intel 비교에서 확인하실 수 있습니다.
이 이미지는 AI가 생성한 것입니다. 진지하게 받아들이지 마세요…
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| 카드 | VRAM | 버스 폭 | 메모리 대역폭 | CUDA 코어 | 텐서 코어 | 전력 (W) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4060 Ti 16GB | 16 GB | 128-bit | 288 GB/s | 4,352 | 136 | 165 |
| RTX 4070 Ti 16GB | 16 GB | 256-bit | 672 GB/s | 7,680 | 240 | 285 |
| RTX 4080 16GB | 16 GB | 256-bit | 716.8 GB/s | 9,728 | 304 | 320 |
| RTX 4080 Super 16GB | 16 GB | 256-bit | 736 GB/s | 10,240 | 320 | 320 |
| RTX 4090 24GB | 24 GB | 384-bit | 1008 GB/s | 16,384 | 512 | 450 |
| RTX 5060 Ti 16GB | 16 GB | 128-bit | 448 GB/s | 4,608 | 144 | 180 |
| RTX 5070 Ti 16GB | 16 GB | 256-bit | 896 GB/s | 8,960 | 280 | 300 |
| RTX 5080 16GB | 16 GB | 256-bit | 896 GB/s | 10,752 | 336 | ~320 |
| RTX 5090 32GB | 32 GB | 512-bit | 1792 GB/s | 21,760 | 680 | ~450 |
| RTX 2000 Ada | 16 GB | 128-bit | 224 GB/s | 2,816 | 88 | 70 |
| RTX 4000 Ada | 20 GB | 160-bit | 280 GB/s | 6,144 | 192 | 70 |
| RTX 4500 Ada | 24 GB | 192-bit | 432 GB/s | 7,680 | 240 | 210 |
| RTX 5000 Ada | 32 GB | 256-bit | 576 GB/s | 12,800 | 400 | 250 |
| RTX 6000 Ada | 48 GB | 384-bit | 960 GB/s | 18,176 | 568 | 300 |
GPU별 LLM 속도 추정치 (Qwen 3.6 27B 기준)
아래 표는 단일 측정 기준(RTX 4080 16GB)으로부터 생성 및 프롬프트 처리량을 추정하고, CUDA 코어 수와 메모리 대역폭을 사용하여 결과를 확장한 것입니다. 이는 로컬 추론을 위해 NVIDIA 카드를 비교할 때 실용적인 계획 참고 자료로 제공됩니다.
| GPU | CUDA 코어 | 대역폭 | 추정 생성 (t/s) | 추정 프롬프트 (t/s) | 추정 MTP max 2 생성 | 추정 MTP max 2 프롬프트 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4080 16GB | 8,192 | 912 GB/s | 45 (측정값) | 200 (측정값) | 75 (측정값) | 151 (측정값) |
| RTX 4090 24GB | 12,000 | 1,008 GB/s | ~50 | ~260 | ~82 | ~220 |
| RTX 5060 Ti 16GB | 4,608 | 448 GB/s | ~22 | ~100 | ~38 | ~76 |
| RTX 5070 12GB | 6,144 | 672 GB/s | ~34 | ~140 | ~58 | ~114 |
| RTX 5070 Ti 16GB | 8,960 | 896 GB/s | ~44 | ~190 | ~74 | ~145 |
| RTX 5080 16GB | 10,752 | 960 GB/s | ~45 | ~250 | ~76 | ~195 |
| RTX 5090 32GB | 21,760 | 1,792 GB/s | ~85 | ~390 | ~140 | ~310 |
| RTX PRO 4000 24GB | 6,144 | 672 GB/s | ~34 | ~140 | ~58 | ~114 |
| RTX PRO 4500 32GB | 7,680 | 896 GB/s | ~44 | ~175 | ~74 | ~138 |
| RTX PRO 5000 48GB | 12,800 | 1,344 GB/s | ~60 | ~300 | ~100 | ~240 |
| RTX PRO 6000 96GB | 21,760 | 1,792 GB/s | ~85 | ~390 | ~140 | ~310 |
이 숫자들은 모든 카드에 대한 벤치마크 결과가 아닌 대략적인 추정치입니다. 실제 속도는 모델 크기, 양자화, 컨텍스트 길이 및 소프트웨어 스택에 따라 달라집니다. 모델이 VRAM에 완전히 맞지 않고 CPU 메모리로 오프로딩이 시작되면 성능이 급격히 떨어질 수 있습니다.
측정된 크로스 플랫폼 결과는 NVIDIA DGX Spark vs Mac Studio vs RTX-4080에서 확인하실 수 있습니다. VRAM에 맞는 모델 선택은 16 GB VRAM GPU에서 가장 좋은 LLM을 참조하세요.
메모리 대역폭:
- RTX 5090 (1792 GB/s), 다음으로 RTX 4090(1008 GB/s), 그리고 RTX 6000 Ada (960 GB/s)
텐서 코어:
- RTX 5090 (680), 다음으로 RTX 6000 Ada (568), 그리고 RTX 4090 (512)
CUDA 코어
- RTX 5090 (21,760), 다음으로 RTX 6000 Ada (18,176), 그리고 RTX 4090 (16,384)
RAM
- RTX 6000 Ada (48 GB), 다음으로 RTX 5090 및 RTX 5000 Ada (32 GB), 그리고 RTX 4090 (24 GB)
호주 가격
- RTX 6000 Ada: 12,000 호주 달러
- RTX 5090: 6,000 호주 달러
- RTX 5000 Ada: 7,000 호주 달러
- RTX 4090: 품절
LLM용 최상의 소비자용 GPU
여전히 저는 RTX 5090이 머신 러닝, 딥러닝, AI 및 LLM에 가장 좋은 선택이 될 것이라고 생각합니다 :)…
실제 가격
조금 비싼 편입니다…
그리고 실제 RTX 5090 가격은 예상보다 50% 더 비쌉니다. 이걸 보세요!
이 날짜는 2025년 5월 15일입니다.
LLM 벤치마크, VRAM 요구 사항 및 다양한 GPU와 런타임에서의 성능 튜닝을 살펴보고 싶다면 LLM 성능: 벤치마크, 병목 현상 및 최적화 허브를 확인하세요. 다중 GPU 및 플랫폼 계획에 대해서는 소비자용 하드웨어 기반 AI 인프라 및 LLM 성능 및 PCIe 레인을 참조하세요.
