엔비디아 GPU 모델 편집하기 (부분)

==주요 모델별 정보==
===GeForce GTX 1080 Ti===
*아키텍처: Pascal (GP102 코어, 16 nm FinFET 공정)
*주요 특징: 11 GB GDDR5X 메모리, 3584 CUDA 코어, 최대 11.3 TFLOPS FP32 성능
*전력 소비: 약 250 W
*출시 시기: 2017년 3월
*소비자 가격(출시가): 699 달러
*특징 요약: 당시 세계에서 가장 빠른 단일 GPU로 평가받았으며, 4K 게이밍 및 VR 환경에 최적화되었다.
===GeForce RTX 2080 Ti===
*아키텍처: Turing (TU102 코어, 12 nm 공정)
*주요 특징: 4352 CUDA 코어, RT Core 및 Tensor Core 탑재, 실시간 레이 트레이싱 지원
*메모리: 11 GB GDDR6
*FP32 성능: 약 13.4 TFLOPS
*전력 소비: 250 W
*출시 시기: 2018년 9월
*소비자 가격(출시가): 999 달러
*특징 요약: 최초로 실시간 레이 트레이싱을 지원한 소비자용 GPU로, RTX 기술의 시작점이 되었다.
===GeForce RTX 3080===
*아키텍처: Ampere (GA102 코어, 8 nm Samsung 공정)
*주요 특징: 8704 CUDA 코어, 2세대 RT Core, 3세대 Tensor Core 탑재
*메모리: 10 GB GDDR6X, 320-bit 버스
*FP32 성능: 약 29.8 TFLOPS
*전력 소비: 320 W
*출시 시기: 2020년 9월
*소비자 가격(출시가): 699 달러
*특징 요약: RTX 20 시리즈 대비 약 2배 성능 향상으로 “가성비 플래그십”으로 불렸다.
===GeForce RTX 3090===
*아키텍처: Ampere (GA102 코어)
*주요 특징: 10496 CUDA 코어, 24 GB GDDR6X 메모리, 8K 게이밍 지원
*FP32 성능: 약 35.6 TFLOPS
*전력 소비: 350 W
*출시 시기: 2020년 9월
*소비자 가격(출시가): 1499 달러
*특징 요약: 프로슈머급 모델로, 크리에이터 및 AI 연산 워크로드에도 활용되었다.
===GeForce RTX 4090===
*아키텍처: Ada Lovelace (AD102 코어, TSMC 4N 공정)
*주요 특징: 16384 CUDA 코어, 24 GB GDDR6X 메모리, 3세대 RT Core 및 4세대 Tensor Core
*FP32 성능: 약 82 TFLOPS
*전력 소비: 450 W
*출시 시기: 2022년 10월
*소비자 가격(출시가): 1599 달러
*특징 요약: DLSS 3 프레임 생성 기능으로 차세대 AI 그래픽 표준을 정립했다.
===NVIDIA Tesla T4===
*아키텍처: Turing (TU104 코어)
*주요 특징: 2560 CUDA 코어, 320 Tensor Core, FP32 8.1 TFLOPS, INT8 130 TOPS
*메모리: 16 GB GDDR6
*전력 소비: 70 W
*출시 시기: 2018년 말
*가격: 데이터센터용 약 2500 ~ 3000 달러
*특징 요약: 저전력 AI 추론용 GPU로, Google Colab 등 클라우드 플랫폼에 광범위하게 사용됨.
===NVIDIA A100===
*아키텍처: Ampere (GA100 코어)
*주요 특징: 6912 CUDA 코어, 432 Tensor Core, HBM2e 메모리 40/80 GB 버전
*FP32 성능: 19.5 TFLOPS, Tensor Float32 312 TFLOPS (희박도 적용 시)
*전력 소비: 400 W
*출시 시기: 2020년 5월
*가격: 약 1만 ~ 1만5000 달러
*특징 요약: 데이터센터 및 AI 학습용 대표 GPU로, 대형 언어 모델 훈련에 사용된다.
===NVIDIA L4===
*아키텍처: Ada Lovelace (AD104 코어)
*주요 특징: 7424 CUDA 코어, 24 GB GDDR6 메모리, FP32 30.3 TFLOPS
*전력 소비: 72 W
*출시 시기: 2023년 3월
*가격: 약 7500 달러 전후
*특징 요약: 저전력 추론 및 영상 처리에 특화된 서버용 GPU로, 클라우드 서비스에서 주로 사용된다.
===NVIDIA H100===
*아키텍처: Hopper (GH100 코어, 4 nm 공정)
*주요 특징: Transformer Engine 탑재, FP8 연산 지원, 80 GB HBM3 메모리
*FP32 성능: 약 60 TFLOPS, FP8 최대 1000 TFLOPS 급
*전력 소비: 700 W 이상
*출시 시기: 2022년 말
*가격: 3만 달러 이상
*특징 요약: 대형 AI 모델 훈련 및 초고성능 컴퓨팅 (HPC) 전용 GPU.
===NVIDIA GB200===
*아키텍처: Blackwell (GB100 듀얼 칩 구성)
*주요 특징: 2000억 트랜지스터, FP8 및 FP4 지원, 10 TB/s 칩 간 대역폭
*메모리: HBM3e 192 GB 지원
*출시 시기: 2024년 예정
*가격: 미정 (수십만 달러 수준 예상)
*특징 요약: Grace CPU와 통합된 GB200 슈퍼칩 형태로 제공되며, AI 슈퍼컴퓨팅 전용 플랫폼.