GeForce RTX4080 SUPER 그래픽카드: 살지말지 딱 정해드림

 

GeForce RTX 4080 SUPER : 소개

 
지지난달에 NVIDIA 에서 GeForce RTX 4080 SUPER 라는 최신 그래픽카드를 출시했지요. 전작인 4080 대비해서 성능과 전력효율을 약간 높여서 출시했습니다. 기존의 4080을 대체하고자 하는 목적이고요, RTX4080 SUPER 는 미국 기준으로 999달러부터 시작하는데, 전작인 RTX4080이 16개월전 출시될 당시에 1,200달러에 육박하는 가격으로 출시된 것에 비하면 가격메리트는 확실히 있어 보이네요. 신제품이 나왔으니 기존 4080 은 이제 시장에서 소진되면 더 발매되지 않을 것으로 보입니다. 신작이 999달러에 나왔으니, 기존 제품도 가격적인 메리트가 더 생길 것으로 보이네요.
 

전작 대비 성능 향상은?

 

Core 개수

 
전작인 4080 대비해서 어느 정도의 성능 향상이 일어났는지 살펴 보았습니다. 일반적인 그래픽 작업의 병렬처리 능력을 나타내는 CUDA Core 수 기준으로 RTX4080 SUPER는 10,240개를 가지고 있습니다. 전작인 4080 은 9728개였으니, 약 5% 정도 증가한 셈이네요.
 
참고로 CUDA 코어는 GPU 의 전반적인 성능에 영향을 주는 인자입니다. CUDA Core 가 많을수록 동시에 병렬적으로 많은 작업을 처리할 수 있죠. 사실적인 그래픽을 표현할 때는 계산량이 많은데, 코어 갯수가 많으면 그만큼 매끄럽게 표현할 수 있습니다. 움직임의 처리도 좀더 부드러워지고, 복잡한 3D 모델링을 할 때도 원활하게 작업할 수 있지요.
 

 

 
신경망 알고리즘 같은 인공지능 성능을 측정할 때는 특히 행렬 연산에 특화된 Tensor Core 갯수가 큰 비중을 차지하죠. Tensor Core 갯수도 전작인 304개에 비해 320개로 증가했습니다. 
 
Tensor Core 역시 연산 장치인데, CUDA 와는 약간 결이 다르지요. 이 유닛은 산술연산보다는 행렬의 곱셈을 처리하는 데 특화되어 있습니다. 신경망 알고리즘을 계산할 때는, 다양한 가중치로 이루어진 고차 행렬을 반복적으로 계산하는 경우가 많죠. 이런 계산에 특화된 연산장치라고 보면 될 것 같습니다. CUDA 는 일종의 범용 연산기라면, Tensor Core 는 특화 연산이라서 좀더 깔끔하게, 전력소모를 최소화하면서 계산할 수 있지요. 대신 범용으로 쓰기는 어렵구요. 딥러닝 알고리즘 모델링 할 때 유용하게 쓰이는 유닛입니다.
 

클럭 속도

 
클럭 기준으로 속도도 향상되었습니다. 기본적으로 2295Mhz 이고, 부스트 모드에서는 2550MHz 입니다. 전작은 부스트 모드에서 2510MHz 이니까, 근소하게 향상된 것이네요. 클럭 속도가 높으면 그 안에 들어있는 GPU 들의 작업 속도가 빨라지니까, 그래픽 작업이나 게이밍 성능 향상을 기대할 수 있을 것으로 보입니다.
 

전력효율

 
소모 전력은 전작과 동등합니다. 성능이 향상되었는데도 동일한 전력소모를 가진다는 건, 사실상 전력효율이 좋아졌다는 걸 의미하죠.
 

업그레이드? 옆그레이드?

 
실제 벤치마크 테스트를 해 보면, 성능에 있어서 압도적인 차이가 나지는 않는다고 합니다. 약간의 모델 개량으로 보이네요. 기존에 4080을 쓰고 계신 분이라면 일부러 SUPER 모델을 새로 구입할 필요는 없어 보입니다. 아직 구매하지 않은 분들은 기존 대비 약간 개량된 모델을 사시거나, 아니면 기존 모델의 가격이 좀더 떨어졌을 테니 좀더 괜찮은 가격으로 살 수 있는 옵션이 늘어난 걸로 볼 수 있을 것 같습니다. 

 

하지만 RTX4060 이전의 모델을 쓰시는 분들이라면, 아래 링크를 통해 들어가셔서 구입하시면 탁월한 게이밍 성능 향상을 느끼실 수 있을 것 같습니다. ^^

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더 읽을거리

 
아래 포스팅은, NVIDIA 의 탑티어급 그래픽카드 (가격도 탑티어죠) 를 소개해 본 포스팅입니다. 그래픽 카드 성능에 관심있으신 분들은 읽어 보시면 도움이 되실 것 같아 소개합니다. ^^

NVIDIA 의 최상위 그래픽 카드 : GeForce RTX4090 에 대해 알아보자.

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