NVIDIA A100 SXM4 GPU કલાકના હિસાબે ભાડે લો
NVIDIA A100 SXM4 એ Ampere આર્કિટેક્ચર પર આધારિત ડેટાસેન્ટર GPU છે, જેમાં 40 GB VRAM અને 400 W પાવર એન્વલપ છે. તે લગભગ 1313 GB/s મેમરી બેન્ડવિડ્થ અને compute capability 8.0 પર લગભગ 15.6 TFLOPS સિંગલ-પ્રિસિઝન કમ્પ્યુટ પૂરું પાડે છે. ONIE પર પ્રતિ-કલાક બિલિંગ, સીધી SSH ઍક્સેસ અને PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama તથા ComfyUI સહિતના તૈયાર ટેમ્પ્લેટ્સ સાથે તેને ભાડે લો.
સ્પેસિફિકેશન
પ્રતિ GPU VRAM
આર્કિટેક્ચર
કમ્પ્યુટ ક્ષમતા
FP32 કમ્પ્યુટ
મેમરી બેન્ડવિડ્થ
પાવર મર્યાદા
હાલમાં સૂચિબદ્ધ મશીનો માટે ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પ્રદાતા દ્વારા જાણ કરાયેલાં મૂલ્યો; વાસ્તવિક પ્રદર્શન મશીન પ્રમાણે બદલાય છે.
ઉપલબ્ધ રૂપરેખાંકનો
લાઇવ સ્ટોક અને કિંમતો, સતત અપડેટ થાય છે. ઓર્ડર આપતા પહેલાં અંતિમ કિંમતની પુષ્ટિ થાય છે.
લાઇવ કિંમતો લોડ થઈ રહી છે…
A100 SXM4 શા માટે સારું છે
LLM ઇન્ફરન્સ અને સર્વિંગ
પૂર્વ-કન્ફિગર કરેલા vLLM અથવા Ollama ટેમ્પ્લેટ્સનો ઉપયોગ કરીને 40 GB VRAMમાં સમાઈ શકે તેવા ભાષા મોડેલ્સ ચલાવો, જેમાં ઉચ્ચ મેમરી થ્રુપુટ મળે.
ડીપ લર્નિંગ ટ્રેનિંગ
Ampere ડેટાસેન્ટર આર્કિટેક્ચર પર લગભગ 1313 GB/s મેમરી બેન્ડવિડ્થ સાથે PyTorch/CUDAમાં ન્યુરલ નેટવર્ક્સને ટ્રેઇન અને ફાઇન-ટ્યુન કરો.
બેચ ઇમેજ જનરેશન
ComfyUIમાં ઉચ્ચ-રિઝોલ્યુશન ડિફ્યુઝન આઉટપુટ જનરેટ કરો અને જટિલ વર્કફ્લો ચલાવો, કન્ઝ્યુમર-ગ્રેડ મેમરી મર્યાદાઓ નડ્યા વિના.
વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ
compute capability 8.0 અને SXM4 ફોર્મ-ફેક્ટરની પાવર મર્યાદાનો લાભ લેતા, મેમરી-ઇન્ટેન્સિવ સિમ્યુલેશન અને ડેટા પ્રોસેસિંગ વર્કલોડ ચલાવો.
શું આ તમારા માટે યોગ્ય GPU છે?
જ્યારે તમારા ટ્રેનિંગ અથવા ઇન્ફરન્સ વર્કલોડ કન્ઝ્યુમર GPU મેમરી મર્યાદા કરતાં વધી જાય અને ડેટાસેન્ટર-ગ્રેડ મેમરી બેન્ડવિડ્થની જરૂર હોય ત્યારે 40 GB A100 SXM4 પસંદ કરો. જો તમારા અનક્વોન્ટાઇઝ્ડ મોડેલ્સ 40 GB કરતાં મોટા હોય તો વધુ VRAM ધરાવતું ડેટાસેન્ટર GPU પસંદ કરો, અથવા હળવા ઇન્ફરન્સ અને ડેવલપમેન્ટ માટે નાનું વર્કસ્ટેશન અથવા કન્ઝ્યુમર કાર્ડ પસંદ કરો.
સમાન GPU સાથે સરખામણી કરો
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો
શું 40 GB A100 SXM4 LLM ઇન્ફરન્સ અને ફાઇન-ટ્યુનિંગ માટે યોગ્ય છે?
હા, તેની 40 GB VRAM અને લગભગ 1313 GB/s મેમરી બેન્ડવિડ્થ તેને મધ્યમ કદના ભાષા મોડેલ્સની સર્વિંગ અને પેરામીટર-એફિશિયન્ટ ફાઇન-ટ્યુનિંગ માટે સારી રીતે અનુકૂળ બનાવે છે. પૂરા પાડેલા vLLM, Ollama અથવા PyTorch/CUDA ટેમ્પ્લેટ્સનો ઉપયોગ કરીને તમે ઝડપથી મોડેલ્સ ડિપ્લોય કરી શકો છો.
આ 40 GB SXM4 મોડેલ અન્ય ડેટાસેન્ટર GPU ની તુલનામાં કેવું છે?
SXM4 વેરિઅન્ટ 400 W થર્મલ ડિઝાઇન પાવર પર કાર્ય કરે છે, જે compute capability 8.0 સાથે Ampere આર્કિટેક્ચર પર સતત ડેટાસેન્ટર પ્રદર્શન આપે છે. જો તમારા વર્કલોડને મોડેલ શાર્ડિંગ ટાળવા માટે 40 GBથી વધુ મેમરીની જરૂર હોય, તો વધુ ક્ષમતાવાળા Ampere અથવા નવી પેઢીના ડેટાસેન્ટર GPU પર જવાનું વિચારો.
ONIE પર A100 SXM4 માટે બિલિંગ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે?
તમારું ભાડું સક્રિય હોય ત્યાં સુધી ઇન્સ્ટન્સિસનું બિલિંગ પ્રતિ-કલાક ધોરણે થાય છે. આનાથી તમે ભારે ટ્રેનિંગ અથવા બેચ ઇન્ફરન્સ જોબ્સ ચલાવી શકો છો અને કામ પૂરું થયા પછી ઇન્સ્ટન્સ બંધ કરી શકો છો.
મારા A100 SXM4 ઇન્સ્ટન્સ સાથે કેવી રીતે કનેક્ટ થવું અને તેને સેટ અપ કરવું?
તમને મશીનની સીધી SSH ઍક્સેસ તેમજ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama અને ComfyUI માટેના તૈયાર-ઉપયોગ ટેમ્પ્લેટ્સ મળે છે. લૉન્ચ સમયે તમારું પસંદગીનું ટેમ્પ્લેટ પસંદ કરો અને તરત કામ શરૂ કરો.
A100 SXM4 કલાક પ્રમાણે ભાડે લો
એકાઉન્ટ બનાવો, રૂપરેખાંકન પસંદ કરો અને SSH દ્વારા કનેક્ટ કરો. GPU કાઢી નાખો ત્યારે બિલિંગ બંધ થાય છે.
A100 SXM4 ભાડે લો