Magrenta ng NVIDIA Tesla P40 GPU kada oras
Ang NVIDIA Tesla P40 ay isang datacenter GPU na may Pascal architecture, 24 GB na VRAM, at compute capability 6.1. Nagbibigay ito ng humigit-kumulang 9.4 TFLOPS ng single-precision compute at humigit-kumulang 257 GB/s na memory bandwidth sa loob ng 250 W na thermal envelope. Sa ONIE, maaari mong i-rent ang GPU na ito na may per-hour billing, SSH access, at mga handa nang template para sa 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 Tesla P40
Quantized LLM Inference
Magpatakbo ng mga lokal na language model na nangangailangan ng hanggang 24 GB na memory gamit ang mga handa nang template gaya ng Ollama o vLLM.
Mga Workflow sa Image Generation
Mag-host ng mga ComfyUI pipeline na nakikinabang sa malaking kapasidad ng VRAM para sa pag-load ng maraming checkpoint at control net.
Legacy CUDA Development
Bumuo, subukan, at panatilihin ang mga PyTorch/CUDA application na nakatuon sa Pascal architecture at compute capability 6.1.
Batch Processing na Limitado sa Memory
Magpatakbo ng mga datacenter workload na inuuna ang pagkasya ng malalaking dataset sa 24 GB na VRAM kaysa sa bilis ng raw compute.
Angkop ba sa iyo ang GPU na ito?
Piliin ang Tesla P40 kung ang pangunahing pangangailangan mo ay 24 GB na VRAM para sa memory-hungry na inference o development task kung saan sapat na ang mas lumang Pascal compute. Pumili ng mas bago o mas malaking GPU kung kailangan mo ng mas mataas na memory bandwidth o modernong tensor acceleration para sa mabibigat na training, o mas maliit na GPU kung kaunti lang ang memory na ginagamit ng workload mo.
Ikumpara sa mga katulad na GPU
| GPU | VRAM bawat GPU | Architecture | FP32 compute | Mula / oras | Mga detalye |
|---|---|---|---|---|---|
| Tesla P40 | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | — | |
| Tesla V100 | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | — | Mga detalye |
| Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | — | Mga detalye |
| GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | — | Mga detalye |
Mga madalas itanong
Angkop ba ang Tesla P40 para magpatakbo ng malalaking language model?
Ang 24 GB na kapasidad ng VRAM ay nagbibigay-daan sa Tesla P40 na mag-hold ng katamtamang laki ng quantized na language model sa memory gamit ang mga template gaya ng Ollama. Gayunpaman, dahil humigit-kumulang 257 GB/s ang memory bandwidth nito at gumagamit ito ng mas lumang Pascal architecture, mas mabagal ang token generation kumpara sa mas bagong datacenter GPU.
Anong software compatibility ang dapat kong asahan sa compute capability 6.1?
Sinusuportahan ng compute capability 6.1 ang karaniwang single-precision workload sa humigit-kumulang 9.4 TFLOPS, na gumagana nang maayos sa mga pangkalahatang PyTorch/CUDA template. Maaaring hindi tumakbo sa Pascal architecture ang ilang modernong machine learning library o feature na nangangailangan ng mas bagong hardware instruction.
Paano ako kokonekta at mag-se-set up ng aking Tesla P40 instance sa ONIE?
Maaari mong i-deploy ang instance gamit ang mga handa nang template para sa PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, o ComfyUI. Kasama ang direktang SSH access para mapamahalaan mo ang mga file at custom environment mula sa iyong terminal.
Paano gumagana ang billing sa pag-rent ng Tesla P40?
Gumagamit ng per-hour billing ang mga instance sa ONIE, kaya magbabayad ka lamang para sa tagal ng pagiging aktibo ng iyong datacenter GPU instance.
Magrenta ng Tesla P40 kada oras
Gumawa ng account, pumili ng configuration at kumonekta sa pamamagitan ng SSH. Titigil ang billing kapag dinelete mo ang GPU.
Magrenta ng Tesla P40