GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

NVIDIA RTX A6000 GPU કલાકના હિસાબે ભાડે લો

NVIDIA RTX A6000 એ Ampere આર્કિટેક્ચર પર આધારિત વર્કસ્ટેશન GPU છે, જેમાં 48 GB VRAM અને compute capability 8.6 છે. તે લગભગ 36.1 TFLOPS single-precision compute અને લગભગ 651 GB/s મેમરી બેન્ડવિડ્થ 300 W પાવર એન્વેલપમાં આપે છે. ONIE પર તમે આ કાર્ડને પ્રતિ-કલાક બિલિંગ, સંપૂર્ણ SSH ઍક્સેસ અને પ્રી-કન્ફિગર્ડ ટેમ્પલેટ સાથે ડિપ્લોય કરી શકો છો.

સ્પેસિફિકેશન

પ્રતિ GPU VRAM

48 GB

આર્કિટેક્ચર

NVIDIA Ampere

કમ્પ્યુટ ક્ષમતા

8.6

FP32 કમ્પ્યુટ

≈ 36.1 TFLOPS

મેમરી બેન્ડવિડ્થ

≈ 651 GB/s

પાવર મર્યાદા

300 W

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…

RTX A6000 શા માટે સારું છે

Large Language Model (LLM) ઇન્ફરન્સ

vLLM અથવા Ollama ટેમ્પલેટનો ઉપયોગ કરીને મોટા ભાષા મોડેલ ચલાવો, અને મોટા વેઇટ્સ તથા context રાખવા માટે 48 GB મેમરી ક્ષમતાનો લાભ લો.

ડીપ લર્નિંગ ફાઇન-ટ્યુનિંગ

PyTorch/CUDA માં ન્યુરલ નેટવર્ક ટ્રેન અને ફાઇન-ટ્યૂન કરો. વિશાળ વર્કસ્ટેશન VRAM ને કારણે વારંવાર out-of-memory એરર આવતી નથી.

જનરેટિવ ઇમેજ વર્કફ્લો

ComfyUI માં જટિલ ડિફ્યુઝન પાઇપલાઇન અને કસ્ટમ નોડ ગ્રાફ ચલાવો, અને 48 GB બફરમાં અનેક ચેકપોઇન્ટ લોડ રાખો.

વર્કસ્ટેશન રેન્ડરિંગ અને સિમ્યુલેશન

Ampere આર્કિટેક્ચર અને લગભગ 651 GB/s મેમરી બેન્ડવિડ્થનો લાભ લેતા ભારે દ્રશ્યો અને compute કાર્યો પ્રોસેસ કરો.

શું આ તમારા માટે યોગ્ય GPU છે?

જ્યારે તમારા વર્કલોડ કન્ઝ્યુમર કાર્ડની મેમરી મર્યાદા વટાવે અને મોટા મોડેલ અથવા બેચ સાઇઝ માટે 48 GB VRAM ની જરૂર હોય, ત્યારે RTX A6000 પસંદ કરો. હળવા ઇન્ફરન્સ માટે નાનું કન્ઝ્યુમર GPU પસંદ કરો, અથવા જો તમારા વર્કફ્લોને લગભગ 651 GB/s કરતાં વધુ મેમરી બેન્ડવિડ્થ જોઈએ, તો નવા આર્કિટેક્ચર અથવા ડેટાસેન્ટર GPU પર જાઓ.

સમાન GPU સાથે સરખામણી કરો

GPUપ્રતિ GPU VRAMઆર્કિટેક્ચરFP32 કમ્પ્યુટપ્રતિ કલાક શરૂઆતવિગતો
RTX A600048 GBAmpere≈ 36.1 TFLOPS—
A4045 GBAmpere≈ 29.9 TFLOPS—વિગતો
RTX 3090 Ti24 GBAmpere≈ 36.4 TFLOPS—વિગતો
H100 PCIE80 GBHopper≈ 41 TFLOPS—વિગતો

વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો

શું RTX A6000 LLM ઇન્ફરન્સ અને ફાઇન-ટ્યુનિંગ માટે યોગ્ય છે?

હા, તેની 48 GB VRAM તેને સ્ટાન્ડર્ડ કન્ઝ્યુમર કાર્ડમાં ન સમાતા મોટા મોડેલને હોસ્ટ અને ફાઇન-ટ્યૂન કરવા માટે યોગ્ય બનાવે છે. ONIE પર તૈયાર vLLM, Ollama અથવા PyTorch/CUDA ટેમ્પલેટનો ઉપયોગ કરીને તરત શરૂઆત કરી શકો છો.

આ Ampere વર્કસ્ટેશન કાર્ડ નવા કે મોટા GPU ની સરખામણીમાં કેવું છે?

RTX A6000 compute capability 8.6 સાથે 48 GB મેમરી બફર અને લગભગ 36.1 TFLOPS compute આપે છે. જો તમારો વર્કલોડ મુખ્યત્વે compute-bound અથવા bandwidth-bound હોય, અને મેમરી ક્ષમતા-bound ન હોય, તો નવી પેઢીનું વર્કસ્ટેશન કાર્ડ અથવા ડેટાસેન્ટર GPU વધુ થ્રુપુટ આપશે.

હું મારા RTX A6000 ઇન્સ્ટન્સ સાથે કેવી રીતે કનેક્ટ થઈ અને તેનું સંચાલન કરી શકું?

ONIE પરના તમામ ઇન્સ્ટન્સ તમારા એન્વાયર્નમેન્ટ પર સંપૂર્ણ નિયંત્રણ માટે સીધી SSH ઍક્સેસ આપે છે. મેન્યુઅલ સેટઅપ છોડવા માટે PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama અને ComfyUI માટેના પ્રી-બિલ્ટ ટેમ્પલેટ પણ લોન્ચ કરી શકો છો.

RTX A6000 માટે બિલિંગ કેવી રીતે કામ કરે છે?

ONIE પર ભાડું પ્રતિ-કલાક બિલિંગથી ચાલે છે, જેથી ઇન્સ્ટન્સ સક્રિય હોય તે સમય માટે જ ચૂકવણી કરવી પડે છે.

RTX A6000 કલાક પ્રમાણે ભાડે લો

એકાઉન્ટ બનાવો, રૂપરેખાંકન પસંદ કરો અને SSH દ્વારા કનેક્ટ કરો. GPU કાઢી નાખો ત્યારે બિલિંગ બંધ થાય છે.

RTX A6000 ભાડે લો

બધા GPU →