Новости AI
39
17 июля 2025 г.
Tesla A10 vs RTX 3090 — оптимальный выбор GPU для ваших нейросетей
Выбор видеокарты для машинного обучения и нейросетей — задача не из простых. Среди наиболее популярных вариантов — Tesla A10 и RTX 3090. На первый взгляд RTX 3090 кажется очевидным лидером благодаря своей производительности, но так ли всё однозначно?
A10 vs RTX 3090
Содержание
В этой статье сравним две видеокарты исключительно с точки зрения эффективности в задачах LLM, Data Science (DS), Deep Learning (DL), Machine Learning (ML) и инференса нейросетей, а также разберемся, какая из них окажется выгоднее в реальной работе.
Что предлагает Tesla A10?
Tesla A10 — это GPU, созданная NVIDIA специально для профессиональных вычислений в области ИИ и ML.
Основные характеристики Tesla A10:
- Объем видеопамяти: 24 ГБ GDDR6
- Пропускная способность памяти: 600 ГБ/с
- Количество CUDA-ядер: 9216
- Оптимизация под работу с нейросетями и моделями ML
Эта карта ориентирована на задачи, требующие стабильного и непрерывного выполнения вычислений, что делает её подходящим выбором для долгосрочных проектов.
Почему выбирают RTX 3090?
RTX 3090 — игровая видеокарта, неожиданно получившая признание среди разработчиков нейросетей благодаря своей высокой вычислительной мощности.
Ключевые характеристики RTX 3090:
- Объем видеопамяти: 24 ГБ GDDR6X
- Пропускная способность памяти: 936 ГБ/с
- Количество CUDA-ядер: 10496
- Высокая вычислительная производительность
RTX 3090 обеспечивает отличную производительность и превосходит Tesla A10 примерно на 10–15% в большинстве типовых задач ML и DL.
Реальное сравнение производительности: цифры и факты
В большинстве практических задач ML и инференса нейросетей RTX 3090 демонстрирует преимущество в пределах 10–15%. Однако это преимущество не настолько велико, как кажется на первый взгляд, особенно если учитывать стоимость GPU.
Tesla A10 обходится в среднем на 37% дешевле RTX 3090, что является важным фактором при выборе карты для долгосрочной аренды и больших проектов.
Какие задачи ML/DL выгоднее запускать на Tesla A10?
Tesla A10 идеально подходит для:
- Инференса языковых моделей (LLM) среднего и большого размера (например, LLaMA, GPT-NeoX, Claude)
- Долгосрочных проектов с непрерывным циклом обработки данных
- Обучения моделей, где не критична максимальная скорость, но важна стабильность и экономичность
Когда лучше выбрать RTX 3090?
RTX 3090 будет отличным решением в следующих случаях:
- Краткосрочные исследовательские проекты, где нужна максимальная производительность в ограниченные сроки
- Сценарии, в которых 10–15% прироста производительности существенно ускоряют разработку или обучение моделей
Что выбрать для ML/DL проектов?
Если ваш приоритет — абсолютный максимум производительности, и вы готовы платить за дополнительные 10–15%, то RTX 3090 станет оптимальным решением.
Однако для большинства проектов, особенно тех, которые рассчитывают на долгосрочную работу и стабильный бюджет, Tesla A10 является более выгодным и сбалансированным выбором. Сэкономив около 37% от стоимости аренды GPU, вы сможете эффективно перераспределить бюджет и оптимизировать общие затраты на проект.
Хотите убедиться на практике?
В «Интелион Облако» доступны обе видеокарты для аренды — протестируйте Tesla A10 и RTX 3090 на своих моделях. Узнайте, какая карта лучше подходит под задачи именно вашего проекта.
Новости AI
#A10
#RTX 3090
#Для LLM ML DS
#Сравнение видеокарт
