Վարձակալեք NVIDIA Q RTX 8000 GPU ժամավճարով
NVIDIA Q RTX 8000-ը Turing ճարտարապետությամբ աշխատանքային կայանի GPU է՝ 45 GB VRAM-ով և 250 W TDP-ով։ CUDA compute capability 7.5-ով այն ապահովում է մոտ 11.9 TFLOPS ստանդարտ լողակետային հաշվարկ և մոտ 434 GB/s հիշողության թողունակություն։ Վարձակալեք այն ONIE-ում՝ ժամավճարային հաշվարկով, լրիվ SSH մուտքով և նախապես կարգավորված ձևանմուշներով։
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 Q RTX 8000-ը
Մեծ լեզվական մոդելների ինֆերենս
45 GB VRAM հզորությունը թույլ է տալիս հիշողության մեջ բեռնել զգալի լեզվական մոդելներ՝ օգտագործելով պատրաստի ձևանմուշներ, ինչպիսիք են vLLM-ը և Ollama-ն։
Հիշողության մեծ պահանջ ունեցող մոդելների fine-tuning
Վարժեցրեք և հարմարեցրեք խորը ուսուցման մոդելներ PyTorch-ում՝ առանց out-of-memory սխալների մեծ batch-ով աշխատանքների դեպքում։
Բարդ պատկերների գեներացման աշխատընթացներ
Գործարկեք բազմաստիճան ComfyUI խողովակաշարեր, որոնք պահանջում են մի քանի checkpoint-ի և control net-ի միաժամանակյա պահում 45 GB հիշողության մեջ։
Աշխատանքային կայանային ռենդերինգ և սիմուլյացիա
Մշակեք մեծ տեսարանի ֆայլեր և բարձր լուծաչափի տեքստուրաներ, որոնք օգտվում են Turing աշխատանքային կայանի սարքավորումից և առատ տեսահիշողությունից։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
Ընտրեք Q RTX 8000-ը, երբ ձեր հիմնական խոչընդոտը VRAM-ի ծավալն է և ձեզ անհրաժեշտ է 45 GB մեկ քարտի վրա՝ առանց ժամանակակից datacenter հաշվարկային արագությունների համար վճարելու։ Եթե ձեր աշխատանքին անհրաժեշտ է ավելի մեծ արագություն, քան մոտ 11.9 TFLOPS և 434 GB/s թողունակությունը, անցեք ավելի նոր ճարտարապետության, կամ ընտրեք ավելի փոքր սպառողական GPU, եթե ձեր մոդելները փոքր հիշողության մեջ են տեղավորվում։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | — | |
| CMP 170HX | 64 GB | Ampere | ≈ 12.1 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| A100 PCIE | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| A100 SXM4 | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Հարմա՞ր է արդյոք Q RTX 8000-ը LLM ինֆերենսի և fine-tuning-ի համար։
Այո, նրա 45 GB VRAM-ը թույլ է տալիս պահել մեծ մոդելների կշիռները և context window-ները, որոնք չեն տեղավորվում ստանդարտ սպառողական քարտերի մեջ։ Այնուամենայնիվ, քանի որ այն հիմնված է Turing ճարտարապետության վրա՝ մոտ 434 GB/s հիշողության թողունակությամբ, token-ների generation-ը և վարժեցման արագությունները կլինեն ավելի դանդաղ, քան ավելի նոր datacenter GPU-ներով։
Ի՞նչ ծրագրային համատեղելիություն է ապահովում compute capability 7.5-ը։
Compute capability 7.5-ը NVIDIA Turing սերնդի մաս է և աջակցվում է ստանդարտ deep learning ֆրեյմվորքների կողմից՝ մեր PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI ձևանմուշների միջոցով։ Խնդրում ենք նկատի ունենալ, որ որոշ գործառույթներ, որոնք ներմուծվել են ավելի նոր ճարտարապետություններում, Turing սարքավորման վրա բնիկ աջակցություն չունեն։
Ինչպե՞ս է այս GPU-ն համեմատվում ONIE-ի մյուս տարբերակների հետ։
Որպես աշխատանքային կայանային դասի քարտ, Q RTX 8000-ը առաջարկում է շատ ավելի մեծ հիշողություն՝ 45 GB, քան տիպիկ սպառողական GPU-ները, թեև դրա մոտ 11.9 TFLOPS հաշվարկային հզորությունը համեմատաբար համեստ է ավելի նոր ճարտարապետությունների համեմատ։ Այն գործնական միջին տարբերակ է, երբ ձեզ անհրաժեշտ է մեծ հիշողության ծավալ, այլ ոչ թե առավելագույն մշակման արագություն։
Ինչպե՞ս է աշխատում հաշվարկը և մուտքը այս GPU-ն վարձակալելիս։
ONIE-ը ապահովում է ժամավճարային հաշվարկ, որպեսզի վճարում կատարեք միայն ձեր instance-ի ակտիվ ժամանակի համար։ Դուք կարող եք անմիջապես միանալ SSH-ով կամ անմիջապես մեկնարկել նախապես կարգավորված միջավայրերում, ներառյալ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI։
Վարձակալեք Q RTX 8000-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել Q RTX 8000