How does NVIDIA A100 SXM (80GB) perform on Stable Diffusion?
답변
How fast is NVIDIA A100 SXM (80GB)? The raw numbers: 312 TFLOPS FP16, 19.5 TFLOPS FP32, 2,039 GB/s memory bandwidth. In mixed-precision AI jobs, that translates to sustained throughput comfortably above older generations.
For model training, expect wall-clock times that scale predictably from those TFLOPS figures at large batch sizes. For low-latency inference, real-world latency is dominated by memory bandwidth and by how much of your KV-cache fits on-chip — so the 2,039 GB/s and 80 GB capacity matter more than headline TFLOPS.
Launch a NVIDIA A100 SXM (80GB) instance on Vast.ai from $1.10/hr — or check Massed Compute and RunPod for alternative regions and availability.
NVIDIA A100 SXM (80GB)에 대한 추가 FAQ
노비타 AI 대 Vast.ai 대 매스드 컴퓨트 대 런팟 대 체리 서버즈 대 벌트 - GPU 제공업체 비교 (4월 2026)
노비타 AI 대 Vast.ai 대 매스드 컴퓨트 대 런팟 대 체리 서버즈 대 벌트의 나란히 비교입니다. 최대 자금, 수익 분배, 위험 규칙, 레버리지, 플랫폼, 거래 상품, 지급 일정, 결제 옵션, 거래 권한 및 KYC 제한을 빠르게 확인하여 프로프 트레이딩 업체 후보를 좁히세요. 데이터 업데이트: 4월 2026.
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노비타 AI
200개 이상의 모델 API, GPU 인스턴스, 그리고 대규모 서버리스 추론을 제공하는 AI 및 에이전트 클라우드 플랫폼입니다.
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Vast.ai
즉시 사용 가능한 GPU. 투명한 가격 정책.
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매스드 컴퓨트
엔지니어 직접 지원이 포함된 GPU 클라우드
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런팟
AI를 위해 구축된 클라우드 — 서버리스 추론부터 즉시 다중 노드 클러스터까지 GPU 워크로드를 필요에 따라 배포하고 확장합니다.
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체리 서버즈
24년의 호스팅 경험과 완전한 하드웨어 수준 제어가 가능한 베어 메탈 GPU 서버입니다.
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벌트
32개 글로벌 지역에 걸친 고성능 클라우드 GPU
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| 개요 | ||||||
| Trustpilot 평점 | 3.3 | 4.4 | 0 | 3.7 | 4.6 | 1.8 |
| 본사 | United States | United States | United States | United States | Lithuania | United States |
| 제공자 유형 | GPU 중심 | GPU 마켓플레이스 | GPU 중심 | GPU 중심 | 해당 없음 | 멀티 클라우드 |
| 최적 용도 | AI 학습 추론 미세 조정 생성 AI 연구 대형 언어 모델 서비스 스테이블 디퓨전 | AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 연구 대형 언어 모델 서비스 생성 AI | AI 학습 추론 VFX 렌더링 생성 AI 미세 조정 HPC Stable Diffusion 연구 | AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 렌더링 연구 대형 언어 모델(LLM) 서비스 생성 AI | AI 학습 추론 미세 조정 렌더링 연구 HPC 생성 AI 딥러닝 | AI 학습 추론 비디오 렌더링 고성능 컴퓨팅(HPC) 스테이블 디퓨전 게임 개발 생성 AI 미세 조정 연구 |
| GPU 하드웨어 | ||||||
| GPU 모델 | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| 최대 VRAM (GB) | 80 | 192 | 141 | 288 | 80 | 288 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 8 | 8 | 8 | 8 | 2 | 16 |
| 인터커넥트 | NVLink | NVLink, 인피니밴드 | NVLink | NVLink | PCIe | NVLink |
| 가격 | ||||||
| 시작 가격 ($/시간) | $0.11/hr | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.16/hr | $0.47/hr |
| 청구 단위 | 초당 | 초당 | 분 단위 | 초당 | 시간당 | 시간당 |
| 스팟/선점 가능 | 예 | 예 | 아니요 | 예 | 아니요 | 예 |
| 예약 할인 | 해당 없음 | 최대 50% (1-6개월 예약) | 해당 없음 | 15-29% (1개월~1년 계획) | 해당 없음 | 해당 없음 |
| 무료 크레딧 | 스타트업 최대 $10,000 지원 | 가입 시 소액 테스트 크레딧 | 없음 | 최초 $10 사용 후 $5-$500 보너스 | 없음 | 30일간 최대 $300 무료 크레딧 |
| 아웃바운드 요금 | 없음 (무료) | 호스트별 상이함 ($/TB) | 없음 | 없음 (무료) | 해당 없음 | 표준 (플랜에 따라 다름) |
| 스토리지 | 컨테이너 디스크 (60GB 무료), 볼륨 디스크, 네트워크 볼륨 | 호스트별 상이함 ($/GB/시간, 인스턴스 존재 시 과금) | 인스턴스에 로컬 NVMe 포함 | 컨테이너/볼륨 ($0.10/GB/월), 유휴 볼륨 ($0.20/GB/월), 네트워크 스토리지 ($0.07/GB/월 1TB) | NVMe SSD, 탄력적 블록 스토리지 ($0.071/GB/월) | 350 GB - 61 TB NVMe (포함), 블록 스토리지 $0.10/GB/월, S3 호환 오브젝트 스토리지 |
| 인프라 | ||||||
| 지역 | 미국, 유럽, 아시아 태평양, 남미, 아프리카, 중동 (20개 이상 지역) | 500개 이상 위치, 40개 이상 데이터 센터 | 미국 (Tier III 데이터 센터) | 31개 글로벌 지역 | 리투아니아, 네덜란드, 독일, 스웨덴, 미국, 싱가포르 (6개 지역) | 6개 대륙(미주, 유럽, 아시아, 호주, 아프리카)에 걸친 32개 지역 |
| 가동 시간 SLA | 99.9% | 공식 SLA 없음 (호스트 신뢰도 점수 확인 가능) | Tier III (99.98% 설계) | 99.99% | 99.97% | 100% |
| 개발자 경험 | ||||||
| 프레임워크 | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | 파이토치 텐서플로우 CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI 사전 구성된 ML 템플릿 | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA (베어메탈 — 전체 스택 제어) | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| 도커 지원 | 예 | 예 | 예 | 예 | 예 | 예 |
| SSH 접근 | 예 | 예 | 예 | 예 | 예 | 예 |
| 주피터 노트북 | 예 | 예 | 아니요 | 예 | 아니요 | 예 |
| API / CLI | 예 | 예 | 예 | 예 | 예 | 예 |
| 설정 시간 | 해당 없음 | 초 | 분 | 즉시 | 분 | 분 단위 |
| Kubernetes 지원 | 아니요 | 아니요 | 아니요 | 아니요 | 예 | 예 |
| 비즈니스 조건 | ||||||
| 최소 약정 | 없음 | 없음 | 없음 | 없음 | 없음 | 없음 |
| 규정 준수 | SOC 2 | SOC 2 유형 2 HIPAA GDPR CCPA | SOC 2 유형 II HIPAA | SOC 2 유형 II | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR 레벨 1 |
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