NVIDIA A800 PCIE GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA A800 PCIE ist eine Rechenzentrums-GPU auf Basis der Ampere-Architektur mit 80 GB VRAM. Sie bietet rund 1598 GB/s Speicherbandbreite und etwa 15.6 TFLOPS Single-Precision-Leistung bei einer Leistungsaufnahme von 300 W. Auf ONIE können Sie diese Karte mit stundengenauer Abrechnung, vollem SSH-Zugriff und fertigen Vorlagen für PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama und ComfyUI bereitstellen.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
Architektur
Compute-Capability
FP32-Rechenleistung
Speicherbandbreite
Leistungslimit
Vom Infrastrukturanbieter gemeldete Werte für aktuell gelistete Systeme; die tatsächliche Leistung variiert je nach System.
Verfügbare Konfigurationen
Aktueller Bestand und Preise, laufend aktualisiert. Der Endpreis wird vor der Bestellung bestätigt.
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Wofür sich die A800 PCIE eignet
Inferenz großer Sprachmodelle
Hosten Sie große Sprachmodelle mithilfe vorkonfigurierter vLLM- oder Ollama-Vorlagen vollständig im 80 GB großen VRAM-Puffer.
Deep-Learning-Fine-Tuning
Trainieren und verfeinern Sie Modelle mit großen Batch-Größen und langen Kontextfenstern in PyTorch/CUDA ohne Speicherengpässe.
Batch-Verarbeitung mit hohem Durchsatz
Nutzen Sie rund 1598 GB/s Speicherbandbreite, um datenintensive Workloads neuronaler Netze und Embeddings zu verarbeiten.
Komplexe generative Workflows
Führen Sie Multi-Modell-Diffusions-Pipelines in ComfyUI aus und halten Sie dabei mehrere Checkpoints gleichzeitig im Speicher geladen.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Wählen Sie die A800 PCIE, wenn Ihre Hauptanforderung 80 GB Speicherkapazität für umfangreiche AI-Modelle ist und nicht die reine Single-Precision-Rechenleistung. Wenn Ihr Workload mit weniger Speicher auskommt, ist eine Workstation- oder Consumer-GPU mit geringerem VRAM besser geeignet, während rechenintensive Aufgaben von Rechenzentrumsarchitekturen neuerer Generationen profitieren können.
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Häufig gestellte Fragen
Ist die NVIDIA A800 PCIE für Workloads mit großen Sprachmodellen geeignet?
Ja, dank 80 GB VRAM und rund 1598 GB/s Speicherbandbreite eignet sie sich hervorragend für das Bereitstellen und das Fine-Tuning großer Sprachmodelle, welche die Kapazität herkömmlicher Consumer-Karten übersteigen. Sie unterstützt CUDA Compute Capability 8.0 für eine breite Kompatibilität mit modernen AI-Frameworks.
Wie schneidet diese GPU im Vergleich zu kleineren oder neueren Rechenzentrumsmodellen ab?
Die A800 PCIE bietet einen enormen Speicherpool von 80 GB auf Basis der Ampere-Architektur und ist damit im Vergleich zu Karten mit geringerer Kapazität ideal für speicherintensive Aufgaben. Bei rund 15.6 TFLOPS Single-Precision-Leistung laufen Workloads, die stark von reiner Rechenleistung statt von Speicherkapazität abhängen, auf neueren Architekturgenerationen jedoch möglicherweise schneller.
Wie verbinde und konfiguriere ich meine A800 PCIE-Instanz?
Jede Instanz auf ONIE beinhaltet direkten SSH-Zugriff für die volle Kontrolle über Ihre Umgebung. Zudem können Sie sofort mit fertigen Vorlagen für PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama und ComfyUI starten.
Wie funktioniert die Abrechnung bei der Miete der A800 PCIE?
ONIE nutzt eine unkomplizierte stundengenaue Abrechnung für alle GPU-Instanzen. Sie zahlen nur für die Zeit, in der Ihre Instanz aktiv ist, sodass Sie Ihre Rechenzentrumskapazitäten bedarfsgerecht skalieren können.
Die A800 PCIE stundenweise mieten
Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.
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