Louez un GPU NVIDIA Tesla V100 à l’heure
Le NVIDIA Tesla V100 est un GPU de centre de données à architecture Volta doté de 16 GB de VRAM à haute bande passante et d'une enveloppe thermique de 300 W. Il délivre environ 12.5 TFLOPS de calcul en simple précision et environ 780 GB/s de bande passante mémoire, ce qui en fait une option fiable pour le calcul scientifique gourmand en mémoire et les tâches d'apprentissage profond. Sur ONIE, vous pouvez déployer le Tesla V100 avec une facturation à l'heure, un accès SSH complet et des modèles préconfigurés.
Spécifications
VRAM par GPU
Architecture
Capacité de calcul
Calcul FP32
Bande passante mémoire
Limite de puissance
Valeurs communiquées par le fournisseur d’infrastructure pour les machines actuellement répertoriées ; les performances réelles varient selon la machine.
Configurations disponibles
Stock et tarifs en temps réel, mis à jour en continu. Le prix final est confirmé avant votre commande.
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Cas d’usage idéaux pour le Tesla V100
Inférence LLM compacte
Déployez des modèles de langage quantifiés ou plus compacts à l'aide des modèles Ollama ou vLLM tout en tirant parti d'environ 780 GB/s de bande passante mémoire.
Prototypage d'apprentissage profond
Entraînez et validez des architectures de réseaux de neurones sous PyTorch avec 16 GB de VRAM et une capacité de calcul 7.0.
Flux de travail de génération d'images
Exécutez des pipelines de diffusion et des graphes de génération personnalisés grâce aux modèles ComfyUI préinstallés.
Simulation et calcul scientifiques
Exécutez des charges de travail de centre de données limitées par la bande passante qui bénéficient de l'architecture Volta et d'environ 12.5 TFLOPS de performances en simple précision.
Est-ce le bon GPU pour vous ?
Le Tesla V100 16 GB convient aux chercheurs et aux développeurs qui ont besoin d'une bande passante mémoire élevée pour des modèles de taille petite à moyenne et des charges de travail scientifiques sans payer pour du matériel de centre de données plus récent. Choisissez un GPU grand public plus modeste pour du développement de base ayant de moindres besoins en mémoire, ou passez à un GPU de génération plus récente doté d'une plus grande VRAM si vos modèles dépassent 16 GB ou nécessitent de nouvelles fonctionnalités architecturales au-delà de la capacité de calcul 7.0.
Comparer avec des GPU similaires
Questions fréquentes
Le Tesla V100 16 GB est-il adapté à l'inférence et à l'ajustement fin de LLM ?
Les 16 GB de VRAM et la bande passante mémoire d'environ 780 GB/s rendent le Tesla V100 adapté à l'inférence sur des modèles de langage plus petits ou quantifiés, ainsi qu'à l'ajustement fin économe en paramètres. Pour les modèles plus volumineux qui ne tiennent pas dans 16 GB de mémoire, vous devriez sélectionner un GPU doté d'une capacité de VRAM supérieure.
Quels modèles logiciels et méthodes de connexion sont disponibles sur ONIE ?
Chaque instance Tesla V100 inclut un accès SSH direct pour la configuration personnalisée et les flux de travail en ligne de commande. Vous pouvez également lancer des modèles prêts à l'emploi incluant PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama et ComfyUI pour commencer à travailler immédiatement.
Comment l'architecture Volta affecte-t-elle la compatibilité avec les frameworks ?
Le Tesla V100 prend en charge la capacité de calcul CUDA 7.0, qui est compatible avec les frameworks d'apprentissage profond standards comme PyTorch. Cependant, les charges de travail qui exigent explicitement des fonctionnalités introduites dans des capacités de calcul plus récentes nécessiteront une architecture GPU plus moderne.
Comment fonctionne la facturation pour la location du Tesla V100 ?
ONIE applique une facturation horaire simple pour toutes les locations de Tesla V100. Vous ne payez que pour la durée pendant laquelle votre instance est active, ce qui vous permet d'exécuter des expériences ou des traitements par lots et de résilier le serveur une fois terminé.
Louez le Tesla V100 à l’heure
Créez un compte, choisissez une configuration et connectez-vous via SSH. La facturation s’arrête lorsque vous supprimez le GPU.
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