प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA A800 PCIE GPU किराए पर लें
NVIDIA A800 PCIE एक Ampere आर्किटेक्चर डेटासेंटर GPU है जो 80 GB VRAM से लैस है। यह 300 W के पावर स्तर के भीतर लगभग 1598 GB/s का मेमोरी बैंडविड्थ और लगभग 15.6 TFLOPS का सिंगल-प्रिसिजन परफ़ॉर्मेंस प्रदान करता है। ONIE पर, आप इस कार्ड को प्रति-घंटा बिलिंग, पूर्ण SSH एक्सेस, और PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama तथा ComfyUI के लिए तैयार टेम्पलेट्स के साथ डिप्लॉय कर सकते हैं।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
आर्किटेक्चर
कम्प्यूट क्षमता
FP32 कम्प्यूट
मेमोरी बैंडविड्थ
पावर लिमिट
ये मान वर्तमान में सूचीबद्ध मशीनों के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाता द्वारा बताए गए हैं; वास्तविक प्रदर्शन मशीन के अनुसार भिन्न हो सकता है।
उपलब्ध कॉन्फ़िगरेशन
लाइव स्टॉक और कीमतें लगातार अपडेट की जाती हैं। ऑर्डर करने से पहले अंतिम कीमत की पुष्टि की जाती है।
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A800 PCIE किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
लार्ज लैंग्वेज मॉडल इन्फ़रेंस
प्री-कॉन्फ़िगर किए गए vLLM या Ollama टेम्पलेट्स का उपयोग करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को पूरी तरह से 80 GB VRAM बफर में होस्ट करें।
डीप लर्निंग फ़ाइन-ट्यूनिंग
मेमोरी की कमी का सामना किए बिना PyTorch/CUDA में बड़े बैच साइज़ और लंबी कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ मॉडल्स को ट्रेन और फ़ाइन-ट्यून करें।
हाई-थ्रूपुट बैच प्रोसेसिंग
डेटा-गहन न्यूरल नेटवर्क वर्कलोड और एम्बेडिंग को प्रोसेस करने के लिए लगभग 1598 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ का उपयोग करें।
जटिल जनरेटिव वर्कफ़्लो
मेमोरी में एक साथ कई चेकपॉइंट्स लोड रखते हुए ComfyUI में मल्टी-मॉडल डिफ़्यूज़न पाइपलाइन चलाएँ।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
A800 PCIE तब चुनें जब आपकी मुख्य आवश्यकता रॉ सिंगल-प्रिसिजन कम्प्यूट के बजाय बड़े पैमाने के AI मॉडल्स के लिए 80 GB मेमोरी क्षमता हो। यदि आपका वर्कलोड छोटे मेमोरी फ़ुटप्रिंट में फ़िट हो जाता है, तो कम-VRAM वाला वर्कस्टेशन या कंज्यूमर GPU अधिक उपयुक्त है, जबकि कम्प्यूट-आधारित कार्यों को नई पीढ़ी के डेटासेंटर आर्किटेक्चर से लाभ मिल सकता है।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या NVIDIA A800 PCIE लार्ज लैंग्वेज मॉडल वर्कलोड के लिए उपयुक्त है?
हाँ, इसका 80 GB VRAM और लगभग 1598 GB/s का मेमोरी बैंडविड्थ इसे उन लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को सर्व और फ़ाइन-ट्यून करने के लिए बेहद उपयुक्त बनाता है जो सामान्य कंज्यूमर कार्ड्स की क्षमता से अधिक हैं। यह आधुनिक AI फ़्रेमवर्क के साथ व्यापक अनुकूलता के लिए CUDA कम्प्यूट कैपेबिलिटी 8.0 को सपोर्ट करता है।
यह GPU छोटे या नए डेटासेंटर मॉडल्स की तुलना में कैसा है?
A800 PCIE, Ampere आर्किटेक्चर पर 80 GB का विशाल मेमोरी पूल प्रदान करता है, जो कम क्षमता वाले कार्ड्स की तुलना में इसे मेमोरी-आधारित कार्यों के लिए आदर्श बनाता है। हालाँकि, लगभग 15.6 TFLOPS के सिंगल-प्रिसिजन परफ़ॉर्मेंस के साथ, जो वर्कलोड मेमोरी क्षमता के बजाय रॉ कम्प्यूट पर अधिक निर्भर करते हैं, वे नई पीढ़ी के आर्किटेक्चर पर तेज़ी से चल सकते हैं।
मैं अपने A800 PCIE इंस्टेंस से कैसे कनेक्ट करूँ और उसे कैसे कॉन्फ़िगर करूँ?
ONIE पर हर इंस्टेंस में आपके एनवायरनमेंट पर पूर्ण नियंत्रण के लिए सीधा SSH एक्सेस शामिल होता है। आप PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, और ComfyUI के लिए तैयार टेम्पलेट्स का उपयोग करके तुरंत लॉन्च भी कर सकते हैं।
A800 PCIE को किराए पर लेने के लिए बिलिंग कैसे काम करती है?
ONIE सभी GPU इंस्टेंस के लिए सीधी प्रति-घंटा बिलिंग का उपयोग करता है। आप केवल उतने समय के लिए भुगतान करते हैं जब तक आपका इंस्टेंस सक्रिय रहता है, जिससे आप आवश्यकतानुसार अपने डेटासेंटर कम्प्यूट उपयोग को स्केल कर सकते हैं।
प्रति घंटे के हिसाब से A800 PCIE किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।
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