NVIDIA A800 PCIE GPU કલાકના હિસાબે ભાડે લો
NVIDIA A800 PCIE એ Ampere આર્કિટેક્ચરનું ડેટાસેન્ટર GPU છે, જેમાં 80 GB VRAM છે. તે 300 W પાવર મર્યાદામાં લગભગ 1598 GB/s મેમરી બેન્ડવિડ્થ અને લગભગ 15.6 TFLOPS સિંગલ-પ્રિસિઝન કામગીરી આપે છે. ONIE પર તમે આ કાર્ડને પ્રતિ-કલાક બિલિંગ, સંપૂર્ણ SSH ઍક્સેસ અને PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama તથા ComfyUI માટેના તૈયાર ટેમ્પલેટ સાથે ડિપ્લોય કરી શકો છો.
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…
A800 PCIE શા માટે સારું છે
મોટા ભાષા મોડેલ ઇન્ફરન્સ
પૂર્વ-કન્ફિગર કરેલા vLLM અથવા Ollama ટેમ્પલેટનો ઉપયોગ કરીને 80 GB VRAM બફરમાં સંપૂર્ણપણે મોટા ભાષા મોડેલ હોસ્ટ કરો.
ડીપ લર્નિંગ ફાઇન-ટ્યુનિંગ
PyTorch/CUDA માં મોટા બેચ સાઇઝ અને લાંબી context window સાથે મોડેલ્સને ટ્રેઇન અને ફાઇન-ટ્યુન કરો, મેમરી બોટલનેકનો સામનો કર્યા વિના.
હાઈ-થ્રુપુટ બેચ પ્રોસેસિંગ
ડેટા-ઇન્ટેન્સિવ ન્યુરલ નેટવર્ક વર્કલોડ અને embeddings પ્રોસેસ કરવા માટે લગભગ 1598 GB/s મેમરી બેન્ડવિડ્થનો ઉપયોગ કરો.
જટિલ જનરેટિવ વર્કફ્લો
ComfyUI માં મલ્ટી-મોડેલ ડિફ્યુઝન પાઇપલાઇન ચલાવો, જ્યારે એકસાથે અનેક checkpoints મેમરીમાં લોડ રાખો.
શું આ તમારા માટે યોગ્ય GPU છે?
જ્યારે તમારી મુખ્ય જરૂરિયાત કાચા સિંગલ-પ્રિસિઝન કમ્પ્યુટ કરતાં મોટા AI મોડેલ્સ માટે 80 GB મેમરી ક્ષમતા હોય ત્યારે A800 PCIE પસંદ કરો. જો તમારું વર્કલોડ નાના મેમરી ફૂટપ્રિન્ટમાં ફિટ થાય, તો ઓછી VRAM ધરાવતું વર્કસ્ટેશન અથવા કન્ઝ્યુમર GPU વધુ યોગ્ય છે, જ્યારે કમ્પ્યુટ-બાઉન્ડ કાર્યો નવી પેઢીના ડેટાસેન્ટર આર્કિટેક્ચરથી લાભ મેળવી શકે છે.
સમાન GPU સાથે સરખામણી કરો
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો
શું NVIDIA A800 PCIE મોટા ભાષા મોડેલ વર્કલોડ માટે યોગ્ય છે?
હા, તેની 80 GB VRAM અને લગભગ 1598 GB/s મેમરી બેન્ડવિડ્થ તેને સામાન્ય કન્ઝ્યુમર કાર્ડની ક્ષમતા કરતાં મોટા ભાષા મોડેલ્સને સર્વ કરવા અને ફાઇન-ટ્યુન કરવા માટે સારી રીતે અનુકૂળ બનાવે છે. તે આધુનિક AI ફ્રેમવર્ક સાથે વ્યાપક સુસંગતતા માટે CUDA compute capability 8.0ને સપોર્ટ કરે છે.
આ GPU નાના અથવા નવા ડેટાસેન્ટર મોડેલ્સની સરખામણીમાં કેવી રીતે છે?
A800 PCIE Ampere આર્કિટેક્ચર પર 80 GB ની વિશાળ મેમરી પૂલ આપે છે, જે ઓછી ક્ષમતાવાળા કાર્ડની સરખામણીએ મેમરી-બાઉન્ડ કાર્યો માટે આદર્શ બનાવે છે. જોકે, લગભગ 15.6 TFLOPS સિંગલ-પ્રિસિઝન કામગીરી સાથે, જે વર્કલોડ મેમરી ક્ષમતાને બદલે કાચા કમ્પ્યુટ પર ભારે આધાર રાખે છે તે નવી આર્કિટેક્ચર પેઢીઓ પર ઝડપથી ચાલી શકે છે.
મારા A800 PCIE ઇન્સ્ટન્સને કેવી રીતે કનેક્ટ અને કન્ફિગર કરું?
ONIE પરના દરેક ઇન્સ્ટન્સમાં તમારા એન્વાયર્નમેન્ટ પર સંપૂર્ણ નિયંત્રણ માટે સીધી SSH ઍક્સેસ શામેલ છે. તમે PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama અને ComfyUI માટેના તૈયાર ટેમ્પલેટનો ઉપયોગ કરીને તરત જ શરૂ કરી શકો છો.
A800 PCIE ભાડે લેવા માટે બિલિંગ કેવી રીતે કામ કરે છે?
ONIE તમામ GPU ઇન્સ્ટન્સ માટે સીધી પ્રતિ-કલાક બિલિંગનો ઉપયોગ કરે છે. તમારું ઇન્સ્ટન્સ સક્રિય હોય તે સમય માટે જ તમે ચુકવણી કરો છો, જેથી જરૂર મુજબ તમારા ડેટાસેન્ટર કમ્પ્યુટ ઉપયોગને સ્કેલ કરી શકો છો.
A800 PCIE કલાક પ્રમાણે ભાડે લો
એકાઉન્ટ બનાવો, રૂપરેખાંકન પસંદ કરો અને SSH દ્વારા કનેક્ટ કરો. GPU કાઢી નાખો ત્યારે બિલિંગ બંધ થાય છે.
A800 PCIE ભાડે લો