اجاره GPU مدل NVIDIA L4 بهصورت ساعتی
NVIDIA L4 یک GPU مرکز دادهای با معماری Ada Lovelace است که دارای 22 GB حافظه VRAM و بودجه توان 72 W است. این GPU حدود 24.2 TFLOPS عملکرد محاسبات ممیز شناور تکدقتی و حدود 221 GB/s پهنای باند حافظه را با قابلیت محاسباتی CUDA نسخه 8.9 ارائه می‌دهد. این GPU را در ONIE با صورتحساب ساعتی، دسترسی کامل SSH و قالبهای آماده برای PyTorch/CUDA، vLLM، Ollama و ComfyUI اجاره کنید.
مشخصات فنی
VRAM برای هر GPU
معماری
قابلیت محاسباتی
محاسبات FP32
پهنای باند حافظه
محدودیت توان
مقادیر گزارششده توسط ارائهدهنده زیرساخت برای ماشینهای فعلاً فهرستشده؛ عملکرد واقعی بسته به ماشین متفاوت است.
پیکربندیهای موجود
موجودی و قیمتها بهصورت زنده و بهطور مداوم بهروزرسانی میشوند. قیمت نهایی قبل از ثبت سفارش شما تأیید میشود.
در حال بارگذاری قیمتهای زنده…
کاربردهای L4
استنتاج مدل زبانی
اجرای مدلهای زبانی کوانتیزه یا کوچک تا متوسط در حافظه 22 GB VRAM با استفاده از قالبهای از پیش پیکربندی‌شده vLLM یا Ollama.
گردشکارهای تولید تصویر
استقرار خط‌لوله‌های ComfyUI که به‌راحتی در 22 GB حافظه جا میشوند و از امکانات معماری Ada Lovelace بهره می‌برند.
تنظیم دقیق سبک
اجرای کارهای تنظیم دقیق با پارامترهای کارآمد و آموزش آداپتور در محیط‌های PyTorch/CUDA بدون نیاز به کارت مرکز دادهای پرمصرف.
پردازش دسته‌ای رسانه و بینایی
پردازش استنتاج بینایی ماشین و کارهای ویدئویی روی یک GPU مرکز دادهای با توان نامی 72 W.
آیا این GPU برای شما مناسب است؟
L4 را زمانی انتخاب کنید که به 22 GB حافظه VRAM و قابلیت محاسباتی Ada Lovelace با نسخه 8.9 برای استنتاج یا کارهای آموزشی متوسط نیاز دارید. اگر مدلهای شما از 22 GB فراتر می‌روند یا به پهنای باند حافظه بالاتر از حدود 221 GB/s نیاز دارند، به یک GPU بزرگتر مرکز دادهای روی آورید. برای کارهای توسعه پایه با نیاز کمتر به حافظه، میتوانید کارت کوچک‌تری انتخاب کنید.
مقایسه با GPUهای مشابه
پرسشهای متداول
آیا NVIDIA L4 برای استنتاج LLM مناسب است؟
بله، حافظه 22 GB VRAM امکان میزبانی مدلهای زبانی کوچک و متوسط یا وزنهای کوانتیزه را فراهم میکند. میتوانید قالبهای vLLM یا Ollama را در ONIE راهاندازی کنید تا سرویسدهی مدلها را بلافاصله آغاز کنید.
L4 در مقایسه با GPUهای بزرگتر مرکز دادهای چگونه است؟
L4 با توان مصرفی 72 W، حدود 24.2 TFLOPS محاسبات تکدقتی و حدود 221 GB/s پهنای باند حافظه برای بهرهوری انرژی طراحی شده است. GPUهای بزرگتر مرکز دادهای حافظه VRAM بیشتر و پهنای باند حافظه بالاتری برای آموزش سنگین ارائه میدهند، در حالی که L4 بر استنتاج مقرونبهصرفه و کارهای سبک تمرکز دارد.
چه قالبهای نرمافزاری برای L4 در ONIE موجود است؟
میتوانید L4 را با قالبهای آماده PyTorch/CUDA، vLLM، Ollama و ComfyUI مستقر کنید. همه نمونهها دسترسی SSH دارند تا بتوانید محیط نرمافزاری خود را سفارشیسازی کنید و گردشکارهای با قابلیت محاسباتی CUDA نسخه 8.9 را اجرا کنید.
صورتحساب نمونههای L4 چگونه است؟
ONIE نمونههای L4 را بر اساس ساعت صورتحساب میکند. فقط هزینه زمانی را میپردازید که نمونه شما فعال است، که این امر برای آزمایشهای کوتاه و کارهای استنتاج مستمر هر دو مناسب است.
L4 را بهصورت ساعتی اجاره کنید
یک حساب کاربری بسازید، پیکربندی را انتخاب کنید و از طریق SSH متصل شوید. با حذف GPU، صورتحساب متوقف میشود.
اجاره L4