Magrenta ng NVIDIA A100 SXM4 GPU kada oras
Ang NVIDIA A100 SXM4 ay isang datacenter GPU na may Ampere architecture, may 40 GB na VRAM at 400 W na power envelope. Nagbibigay ito ng humigit-kumulang 1313 GB/s na memory bandwidth at humigit-kumulang 15.6 TFLOPS na single-precision compute sa compute capability 8.0. Umupa nito sa ONIE na may singil kada oras, direktang SSH access, at handang template gaya ng PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, at ComfyUI.
Mga Specification
VRAM bawat GPU
Architecture
Compute capability
FP32 compute
Memory bandwidth
Power limit
Mga halagang iniulat ng infrastructure provider para sa mga makinang kasalukuyang nakalista; nag-iiba ang aktuwal na performance depende sa makina.
Mga available na configuration
Live na stock at presyo, patuloy na ina-update. Kukumpirmahin ang huling presyo bago ka mag-order.
Kinukuha ang live na presyo…
Para saan ang A100 SXM4
LLM Inference at Serving
Patakbuhin ang mga language model na kasya sa 40 GB na VRAM gamit ang paunang naka-configure na vLLM o Ollama template, na may mataas na memory throughput.
Deep Learning Training
Sanayin at i-fine-tune ang mga neural network sa PyTorch/CUDA sa Ampere datacenter architecture na may humigit-kumulang 1313 GB/s na memory bandwidth.
Batch Image Generation
Gumawa ng high-resolution na diffusion output at patakbuhin ang mga kumplikadong workflow sa ComfyUI nang hindi naaabot ang mga limitasyon sa memorya ng consumer-grade na GPU.
Scientific Computing
Magpatakbo ng mga memory-intensive na simulation at data processing workload na nakikinabang sa compute capability 8.0 at sa mga power limit ng SXM4 form factor.
Angkop ba sa iyo ang GPU na ito?
Piliin ang 40 GB A100 SXM4 kapag ang iyong training o inference workload ay lumalampas sa memory limit ng consumer GPU at nangangailangan ng datacenter memory bandwidth. Pumili ng datacenter GPU na may mas mataas na VRAM kung ang iyong unquantized na model ay lumalampas sa 40 GB, o pumili ng mas maliit na workstation o consumer card para sa magaan na inference at development.
Ikumpara sa mga katulad na GPU
| GPU | VRAM bawat GPU | Architecture | FP32 compute | Mula / oras | Mga detalye |
|---|---|---|---|---|---|
| A100 SXM4 | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | — | |
| A100 PCIE | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | — | Mga detalye |
| Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | — | Mga detalye |
| A800 PCIE | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | — | Mga detalye |
Mga madalas itanong
Angkop ba ang 40 GB A100 SXM4 para sa LLM inference at fine-tuning?
Oo, ang 40 GB nitong VRAM at humigit-kumulang 1313 GB/s na memory bandwidth ay angkop para sa pag-serve at parameter-efficient fine-tuning ng mga medium-sized na language model. Mabilis kang makakapag-deploy ng model gamit ang mga ibinigay na vLLM, Ollama, o PyTorch/CUDA template.
Paano ihahambing ang 40 GB SXM4 model na ito sa iba pang datacenter GPU?
Ang SXM4 variant ay gumagana sa 400 W thermal design power, na nagbibigay ng tuloy-tuloy na datacenter performance sa Ampere architecture na may compute capability 8.0. Kung ang iyong workload ay nangangailangan ng higit sa 40 GB na memorya para maiwasan ang model sharding, isaalang-alang ang paglipat sa mas mataas na kapasidad na Ampere o mas bagong henerasyon ng datacenter GPU.
Paano gumagana ang billing ng A100 SXM4 sa ONIE?
Sinisingil ang mga instance kada oras habang aktibo ang iyong rental. Sa ganitong paraan, makakapagpatakbo ka ng masinsinang training o batch inference job at maitigil ang instance kapag natapos na ito.
Paano ako kokonekta at mag-si-set up ng aking A100 SXM4 instance?
Makakakuha ka ng direktang SSH access sa makina, pati na ng mga handang gamitin na template para sa PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, at ComfyUI. Piliin lang ang gusto mong template sa paglunsad para makapagsimula agad.
Magrenta ng A100 SXM4 kada oras
Gumawa ng account, pumili ng configuration at kumonekta sa pamamagitan ng SSH. Titigil ang billing kapag dinelete mo ang GPU.
Magrenta ng A100 SXM4