Վարձակալեք NVIDIA A100 SXM4 GPU ժամավճարով
NVIDIA A100 SXM4-ը Ampere ճարտարապետությամբ տվյալների կենտրոնի GPU է՝ 40 GB VRAM-ով և 400 Վտ էներգաբյուջեով։ Այն ապահովում է մոտ 1313 GB/s հիշողության թողունակություն և մոտ 15.6 TFLOPS միաճշգրտության հաշվողական հզորություն՝ compute capability 8.0-ով։ Վարձակալեք այն ONIE-ում՝ ժամավճարային հաշվարկով, անմիջական SSH մուտքով և պատրաստի կաղապարներով, ներառյալ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI։
Բնութագրեր
VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար
Ճարտարապետություն
Հաշվարկային հնարավորություն (compute capability)
FP32 հաշվարկ
Հիշողության թողունակություն
Սնուցման սահման
Արժեքները տրամադրված են ենթակառուցվածքի մատակարարի կողմից՝ ներկայումս ցուցադրվող մեքենաների համար. իրական աշխատանքը տարբերվում է ըստ մեքենայի։
Հասանելի կոնֆիգուրացիաներ
Առկայությունը և գները թարմացվում են անընդհատ։ Վերջնական գինը հաստատվում է պատվիրելուց առաջ։
Բեռնվում են գները…
Ինչի համար է հարմար A100 SXM4-ը
LLM-ի եզրակացում և սպասարկում
Աշխատեցրեք 40 GB VRAM-ի սահմաններում տեղավորվող լեզվական մոդելներ՝ օգտագործելով նախապես կարգավորված vLLM կամ Ollama կաղապարները՝ բարձր հիշողության արագությամբ։
Խորը ուսուցում
Վարժեցրեք և նուրբ կարգավորեք նեյրոնային ցանցեր PyTorch/CUDA-ում Ampere տվյալների կենտրոնի ճարտարապետության վրա՝ մոտ 1313 GB/s հիշողության թողունակությամբ։
Պատկերների խմբաքանակային գեներացում
Ստեղծեք բարձր թույլտվությամբ դիֆուզիոն արդյունքներ և աշխատեցրեք բարդ աշխատանքային հոսքեր ComfyUI-ում՝ առանց սպառողական դասի հիշողության սահմանների։
Գիտական հաշվարկներ
Կատարեք հիշողության մեծ ծավալ պահանջող մոդելավորումներ և տվյալների մշակման աշխատանքներ, որոնք օգտվում են compute capability 8.0-ից և SXM4 ձևաչափի էներգետիկ սահմաններից։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
Ընտրեք 40 GB A100 SXM4-ը, երբ ձեր ուսուցման կամ եզրակացման աշխատանքները գերազանցում են սպառողական GPU-ների հիշողության սահմանները և պահանջում են datacenter հիշողության թողունակություն։ Ընտրեք ավելի մեծ VRAM ունեցող datacenter GPU, եթե ձեր քվանտացված չլինող մոդելները գերազանցում են 40 GB-ը, կամ ընտրեք ավելի փոքր աշխատակայանային կամ սպառողական քարտ թեթև եզրակացման և մշակման համար։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| A100 SXM4 | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | — | |
| A100 PCIE | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| A800 PCIE | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Արդյո՞ք 40 GB A100 SXM4-ը հարմար է LLM-ի եզրակացման և նուրբ կարգավորման (fine-tuning) համար։
Այո, նրա 40 GB VRAM-ը և մոտ 1313 GB/s հիշողության թողունակությունը այն լավ հարմարեցված են միջին չափի լեզվական մոդելների սպասարկման և պարամետրային արդյունավետ նուրբ կարգավորման համար։ Դուք կարող եք արագ տեղակայել մոդելներ՝ օգտագործելով տրամադրված vLLM, Ollama կամ PyTorch/CUDA կաղապարները։
Ինչպե՞ս է այս 40 GB SXM4 մոդելը համեմատվում այլ տվյալների կենտրոնի GPU-ների հետ։
SXM4 տարբերակը աշխատում է 400 Վտ ջերմային նախագծային հզորությամբ և առաջարկում է կայուն տվյալների կենտրոնի աշխատանք Ampere ճարտարապետության վրա՝ compute capability 8.0-ով։ Եթե ձեր աշխատանքին պետք է ավելի քան 40 GB հիշողություն՝ մոդելի բաժանումից խուսափելու համար, դիտարկեք ավելի մեծ հզորությամբ Ampere կամ նորագույն սերնդի տվյալների կենտրոնի GPU-ի ընտրությունը։
Ինչպե՞ս է աշխատում A100 SXM4-ի վճարումը ONIE-ում։
Օրավարձերը հաշվարկվում են ժամային հիմունքով, քանի դեռ ձեր վարձակալությունն ակտիվ է։ Սա թույլ է տալիս գործարկել ինտենսիվ ուսուցման կամ խմբաքանակային եզրակացման աշխատանքներ և ավարտելուց հետո դադարեցնել օրինակը։
Ինչպե՞ս միանալ և կարգավորել իմ A100 SXM4 օրինակը։
Դուք ստանում եք անմիջական SSH մուտք դեպի մեքենա, ինչպես նաև պատրաստի կաղապարներ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI-ի համար։ Պարզապես ընտրեք ձեր նախընտրած կաղապարը գործարկման ժամանակ՝ անմիջապես աշխատելու համար։
Վարձակալեք A100 SXM4-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել A100 SXM4