홈 페이지 / NVIDIA / NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation: 성능 및 사양

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation

NVIDIA RTX 4000 SFF Ada 세대: 전문가와 게이머를 위한 컴팩트한 파워

2025년 4월

1. 아키텍처와 주요 특징: 미니어처의 아다 러브레이스

비디오 카드 NVIDIA RTX 4000 SFF Ada 세대는 아다 러브레이스 아키텍처를 기반으로 하며, 이는 암페어 이후의 진화적 단계입니다. 칩은 TSMC의 4nm 공정으로 제조되어 트랜지스터 밀도와 에너지 효율성이 향상되었습니다.

주요 특징:

- DLSS 3.5는 개선된 AI 업스케일링과 프레임 생성 기능을 제공합니다. 이 기술은 이제 구형 게임에서도 작동합니다.

- 3세대 RT 코어를 통한 레이 트레이싱: RTX 3000보다 50% 더 빠릅니다.

- FP8 텐서 코어는 머신 러닝 작업을 가속화합니다.

- 비디오 인코딩/디코딩을 위한 AV1 지원 — 스트리머와 편집자에게 매우 중요합니다.

SFF(소형 폼 팩터) 형태에도 불구하고, 이 카드는 NVIDIA Reflex를 포함하여 대형 모델의 모든 핵심 기능을 유지합니다.

2. 메모리: 멀티태스킹을 위한 속도와 용량

RTX 4000 SFF는 16GB GDDR6X와 256비트 버스를 갖추고 있으며, 768GB/s의 대역폭을 자랑합니다. 이는 이전 세대 RTX 4000보다 20% 더 높은 수치입니다.

성능에 미치는 영향은?

- 4K 게임에서 메모리 용량은 울트라 텍스처에서의 프레임 드랍을 방지합니다.

- 전문가들을 위한: 블렌더에서 복잡한 3D 장면을 렌더링할 때 버퍼 과부하 없이 가능.

- NVLink는 없음 하지만 SFF 장치에서는 적절한 선택입니다 — 컴팩트함에 집중.

3. 게임 성능: 타협 없는 4K

이 카드는 1440p와 4K 해상도에 최적화되어 있습니다. 프레임당 초(FPS) 예: (DLSS 3.5 품질 모드에서):

- Cyberpunk 2077: Phantom Liberty (RT Ultra): 68 FPS (4K).

- Starfield: Odyssey (레이 트레이싱 수정): 75 FPS (1440p).

- Apex Legends (RT 없음): 144 FPS (4K).

레이 트레이싱은 FPS를 25-30% 감소시킵니다, 하지만 DLSS 3.5가 손실을 보완합니다. 효율적인 쿨링 덕분에 SFF 조합에서도 RT 사용이 정당화됩니다.

4. 전문 작업: 게임만이 아니다

- 비디오 편집: 다빈치 리졸브에서 8K 렌더링이 RTX A4500보다 30% 더 빠릅니다.

- 3D 모델링: 오토데스크 마야에서 CUDA 코어는 이전 세대 대비 렌더링을 40% 가속화합니다.

- 과학적 계산: CUDA 12.5와 OpenCL 3.0 지원으로 MATLAB과 ANSYS에서 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다.

조언: 워크스테이션을 위한 드라이버는 NVIDIA Studio를 선택하세요 — 전문 소프트웨어에 최적화되어 있습니다.

5. 전력 소비 및 열 방출: 조용한 컴팩트한 야수

- TDP: 150W — "풀 사이즈" RTX 4070(220W)보다 낮습니다.

- 쿨링: 듀얼 슬롯 쿨러와 팬 2개. 부하 하에서도 소음 수치는 32dB을 초과하지 않습니다.

케이스 추천:

- 측면 패널에 환기가 있는 소형 ITX 미니 PC.

- 이상적인 모델: Fractal Design Terra, Cooler Master NR200.

6. 경쟁사와의 비교: 누가 리더인가?

- AMD Radeon Pro W7600SFF: 12GB GDDR6, 레이 트레이싱 성능은 낮지만 가격이 저렴함 ($899).

- Intel Arc A770S: 16GB GDDR6, 좋은 가격 ($699)이나 전문가 응용 프로그램에 대한 지원이 약함.

RTX 4000 SFF는 게임성과 전문 생산성의 균형에서 우위를 차지하지만 가격이 더 높습니다 — $1299.

7. 실용적인 팁: 시스템을 올바르게 조립하기

- 파워 서플라이: 최소 500W (여유를 위해 650W 추천).

- 호환성: PCIe 5.0, 하지만 4.0에서도 최소한의 성능 저하로 작동.

- 드라이버: 하이브리드 작업(게임 + 작업)에는 Game Ready Driver를 사용하며 수동으로 설정 선택.

8. 장단점

장점:

- 4K 성능을 해치지 않는 컴팩트함.

- 모든 최신 NVIDIA 기술 지원.

- 부하 하에서도 조용한 작동.

단점:

- 높은 가격 ($1299).

- 스케일링을 위한 NVLink 없음.

9. 최종 결론: 이 카드는 누구를 위한 것인가?

RTX 4000 SFF Ada 세대는 다음과 같은 이들에게 이상적인 선택입니다:

- 전문가들, 이동 가능한 작업 스테이션이 필요한 (편집, 3D).

- 게이머들, 컴팩트한 케이스에서 타협 없이 4K를 즐기고자 하는.

- SFF 열정가들, 파워와 디자인의 균형을 중시하는.

예산이 한정적이라면 AMD 또는 Intel을 고려할 수 있지만, 소형 폼 팩터에서 최고의 성능을 원한다면 현재로서는 NVIDIA에 대안이 없습니다.

가격은 2025년 4월 기준입니다. NVIDIA의 공식 파트너에게 재고를 확인하세요.

더 읽어보기...

기초적인

라벨 이름

NVIDIA

플랫폼

Professional

출시일

March 2023

모델명

RTX 4000 SFF Ada Generation

세대

Quadro Ada

기본 클럭

720MHz

부스트 클럭

1560MHz

버스 인터페이스

PCIe 4.0 x16

트랜지스터

35,800 million

레이 트레이싱 코어

텐서 코어

Tensor Cores는 딥러닝을 위해 특별히 설계된 특수 처리 유닛으로, FP32 훈련과 비교하여 더 높은 훈련 및 추론 성능을 제공합니다. 이들은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 텍스트 음성 변환 및 맞춤형 추천과 같은 영역에서 빠른 계산을 가능하게 합니다. Tensor Cores의 가장 주목할 만한 응용 분야는 DLSS (Deep Learning Super Sampling)와 잡음 감소를 위한 AI Denoiser입니다.

192

텍스처 매핑 유닛

텍스처 매핑 유닛(TMU)은 GPU의 구성 요소로서, 이진 이미지를 회전, 스케일링 및 왜곡하여 주어진 3D 모델의 임의의 평면에 텍스처로 배치할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 과정을 텍스처 매핑이라고 합니다.

192

파운드리

TSMC

제조 공정 크기

5 nm

아키텍처

Ada Lovelace

메모리 사양

메모리 크기

20GB

메모리 타입

GDDR6

메모리 버스

메모리 버스 너비는 비디오 메모리가 한 클럭 주기 내에 전송할 수 있는 데이터의 비트 수를 의미합니다. 버스 너비가 크면 한 번에 전송되는 데이터 양이 많아지므로, 비디오 메모리의 중요한 매개 변수 중 하나입니다. 메모리 대역폭은 다음과 같이 계산됩니다: 메모리 대역폭 = 메모리 주파수 x 메모리 버스 너비 / 8. 따라서 메모리 주파수가 비슷한 경우, 메모리 버스 너비가 메모리 대역폭의 크기를 결정합니다.

160bit

메모리 클럭

1750MHz

대역폭

메모리 대역폭은 그래픽 칩과 비디오 메모리 간의 데이터 전송 속도를 의미합니다. 이는 초당 바이트로 측정되며, 계산하는 공식은 다음과 같습니다: 메모리 대역폭 = 작동 주파수 × 메모리 버스 너비 / 8 비트입니다.

280.0 GB/s

이론적 성능

픽셀 속도

픽셀 필률은 그래픽 처리 장치(GPU)가 초당 렌더링할 수 있는 픽셀 수를 나타내는 지표로, MPixels/s(백만 픽셀/초) 또는 GPixels/s(십억 픽셀/초) 단위로 측정됩니다. 그래픽 카드의 픽셀 처리 성능을 평가하는 가장 일반적으로 사용되는 측정 항목입니다.

124.8 GPixel/s

텍스처 속도

"Texture fill rate"은 GPU가 1초에 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 나타냅니다. "텍스처 채움 속도"는 GPU가 1초에 단일 픽셀에 매핑할 수 있는 텍스처 맵 요소 (텍셀)의 수를 의미합니다.

299.5 GTexel/s

FP16 (반 정밀도)

GPU 성능을 측정하는 중요한 지표 중 하나는 부동 소수점 연산 능력입니다. 반 정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 단 정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되며, 이중 정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학적 계산에 필요합니다.

19.17 TFLOPS

FP64 (배 정밀도)

299.5 GFLOPS

FP32 (float)

GPU 성능을 측정하는 중요한 지표는 부동 소수점 컴퓨팅 기능입니다. 단정밀도 부동 소수점 숫자(32비트)는 일반적인 멀티미디어 및 그래픽 처리 작업에 사용되는 반면, 배정밀도 부동 소수점 숫자(64비트)는 넓은 숫자 범위와 높은 정확도를 요구하는 과학 컴퓨팅에 필요합니다. 반정밀도 부동 소수점 숫자(16비트)는 낮은 정밀도가 허용되는 기계 학습과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다.

18.787 TFLOPS

여러 가지 잡다한

스트림 프로세서 개수

다중 스트리밍 프로세서(SP)는 다른 자원과 함께 스트리밍 다중프로세서(SM)를 형성하며, 이는 GPU의 주요 코어로도 알려져 있습니다. 이러한 추가 자원에는 워프 스케줄러, 레지스터 및 공유 메모리와 같은 구성 요소가 포함됩니다. SM은 GPU의 핵심이라고 할 수 있으며, CPU 코어와 유사하게 레지스터와 공유 메모리는 SM 내에서는 희소한 자원으로 간주됩니다.

새딩 유닛

가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 즉 여러 개의 SP가 동시에 작업을 처리하는 것을 의미합니다. "가장 기본적인 처리 단위는 스트리밍 프로세서(SP)이며, 여기서 특정 명령과 작업이 실행됩니다. GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행하며, 다수의 SP가 동시에 작업을 처리합니다."

6144

L1 캐시

128 KB (per SM)

L2 캐시

48MB

TDP

70W

Vulkan 버전

Vulkan은 Khronos Group의 크로스 플랫폼 그래픽 및 컴퓨팅 API로, 높은 성능과 낮은 CPU 오버헤드를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 GPU를 직접 제어하고, 렌더링 오버헤드를 줄이고, 멀티스레딩 및 멀티코어 프로세서를 지원할 수 있습니다.

1.3

OpenCL 버전

3.0

OpenGL

4.6

DirectX

12 Ultimate (12_2)

CUDA

8.9

전원 연결자

None

쉐이더 모델

6.7

렌더 출력 파이프라인

래스터 작업 파이프라인(ROPs)은 게임에서 조명 및 반사 계산을 처리하고 안티 앨리어싱(AA), 고해상도, 연기, 불 등과 같은 효과를 관리하는 것이 주된 역할입니다. 게임에서 안티 앨리어싱과 조명 효과가 더욱 요구되는 경우 ROPs의 성능 요구 사항이 더 높아질 수 있으며, 그렇지 않은 경우 프레임 속도가 급격히 감소할 수 있습니다.

권장 전원 공급 장치

250W

벤치마크

FP32 (float)

점수

18.787 TFLOPS

Blender

점수

4561

Vulkan

점수

105965

OpenCL

점수

122596

다른 GPU와 비교

FP32 (float) / TFLOPS

Radeon Pro V620

20.686 +10.1%

Radeon RX 9070 XT

19.512 +3.9%

RTX 4000 SFF Ada Generation

18.787

RTX A5000 Max-Q

16.922 -9.9%

Tesla V100 SXM2 16 GB

16.023 -14.7%

Blender

GeForce RTX 5090

15026.3 +229.5%

RTX 4000 SFF Ada Generation

4561

GeForce RTX 2070

2020.49 -55.7%

Radeon RX 6800S

1064 -76.7%

GeForce GTX 1070 GDDR5X

561 -87.7%

Vulkan

GeForce RTX 5090 D

382809 +261.3%

RTX A5000

140875 +32.9%

RTX 4000 SFF Ada Generation

105965

Radeon RX 5700

61331 -42.1%

T1000

34688 -67.3%

OpenCL

GeForce RTX 5090 D

385013 +214.1%

A10G

167342 +36.5%

RTX 4000 SFF Ada Generation

122596

Quadro RTX 6000

74179 -39.5%

GeForce GTX 1650 SUPER

56310 -54.1%