Lej en NVIDIA A800 PCIE GPU pr. time
NVIDIA A800 PCIE er en datacenter-GPU baseret på Ampere-arkitekturen med 80 GB VRAM. Den leverer omkring 1598 GB/s i hukommelsesbåndbredde og omkring 15.6 TFLOPS i single-precision-ydeevne ved et strømforbrug på 300 W. Hos ONIE kan du tage kortet i brug med timeafregning, fuld SSH-adgang og klargjorte skabeloner til PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama og ComfyUI.
Specifikationer
VRAM pr. GPU
Arkitektur
Compute capability
FP32-beregning
Hukommelsesbåndbredde
Effektgrænse
Værdier oplyst af infrastrukturudbyderen for de maskiner, der aktuelt er listet; den reelle ydeevne varierer fra maskine til maskine.
Tilgængelige konfigurationer
Lagerstatus og priser opdateres løbende. Den endelige pris bekræftes, før du bestiller.
Indlæser aktuelle priser…
Hvad A800 PCIE er god til
Inferens med store sprogmodeller
Kør store sprogmodeller direkte i de 80 GB VRAM med forudkonfigurerede skabeloner til vLLM eller Ollama.
Finjustering med deep learning
Træn og finjuster modeller med store batchstørrelser og lange context-vinduer i PyTorch/CUDA uden at støde på hukommelsesflaskehalse.
Batchbehandling med høj kapacitet
Udnyt omkring 1598 GB/s i hukommelsesbåndbredde til at behandle datatunge opgaver med neurale netværk og embeddings.
Komplekse generative arbejdsgange
Kør diffusionspipelines med flere modeller i ComfyUI, mens flere checkpoints er indlæst i hukommelsen samtidig.
Er det den rigtige GPU til dig?
Vælg A800 PCIE, hvis dit primære behov er 80 GB hukommelse til store AI-modeller frem for ren single-precision-regnekraft. Hvis din arbejdsbelastning kræver mindre hukommelse, er en workstation- eller forbruger-GPU med mindre VRAM mere passende. Opgaver, der primært er begrænset af regnekraft, kan derimod have gavn af nyere datacenterarkitekturer.
Sammenlign med lignende GPU'er
Ofte stillede spørgsmål
Er NVIDIA A800 PCIE velegnet til opgaver med store sprogmodeller?
Ja, dens 80 GB VRAM og omkring 1598 GB/s i hukommelsesbåndbredde gør den velegnet til at køre og finjustere store sprogmodeller, som overstiger kapaciteten på almindelige forbrugerkort. Den understøtter CUDA-beregningskapacitet 8.0 og er derfor bredt kompatibel med moderne AI-frameworks.
Hvordan klarer denne GPU sig sammenlignet med mindre eller nyere datacentermodeller?
A800 PCIE har hele 80 GB hukommelse på Ampere-arkitekturen, hvilket gør den velegnet til hukommelseskrævende opgaver sammenlignet med kort med mindre kapacitet. Men med omkring 15.6 TFLOPS i single-precision-ydeevne kan opgaver, der i højere grad kræver regnekraft end hukommelse, køre hurtigere på nyere arkitekturgenerationer.
Hvordan opretter jeg forbindelse til og konfigurerer min A800 PCIE-instans?
Alle instanser hos ONIE har direkte SSH-adgang, så du har fuld kontrol over dit miljø. Du kan også komme i gang med det samme med klargjorte skabeloner til PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama og ComfyUI.
Hvordan fungerer betalingen, når jeg lejer A800 PCIE?
ONIE bruger enkel timeafregning for alle GPU-instanser. Du betaler kun for den tid, din instans er aktiv, så du kan skalere din brug af datacenterregnekraft efter behov.
Lej A800 PCIE per time
Opret en konto, vælg en konfiguration og forbind via SSH. Faktureringen stopper, når du sletter GPU'en.
Lej A800 PCIE