Վարձակալեք NVIDIA RTX A4000 GPU ժամավճարով
NVIDIA RTX A4000-ը Ampere ճարտարապետությամբ աշխատանքային կայանի GPU է՝ 16 ԳԲ VRAM-ով և compute capability 8.6-ով։ 140 Վտ էներգաբյուջեի սահմաններում այն ապահովում է մոտ 20,6 TFLOPS single-precision հաշվարկային հզորություն և մոտ 372 ԳԲ/վ հիշողության թողունակություն։ Վարձեք այն ONIE-ում՝ ժամավճարով, լրիվ SSH մուտքով և նախապես կարգավորված ձևանմուշներով PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI համար։
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 RTX A4000-ը
Միջին չափի լեզվական մոդելների եզրակացում
Աշխատեցրեք քվանտացված կամ միջին չափի լեզվական մոդելներ Ollama կամ vLLM-ի միջոցով՝ 16 ԳԲ VRAM-ի սահմաններում։
Պատկերների գեներացման աշխատանքային հոսքեր
Տեղակայեք ComfyUI ձևանմուշներ դիֆուզիոն մոդելներով պատկերների գեներացման և փորձարկումների համար՝ մոտ 372 ԳԲ/վ հիշողության թողունակության աջակցությամբ։
Խորը ուսուցման նախատիպավորում
Մշակեք և փորձարկեք PyTorch/CUDA ուսուցման սցենարներ Ampere աշխատանքային կայանի ճարտարապետության վրա՝ compute capability 8.6-ով։
Աշխատանքային կայանի ռենդերինգի առաջադրանքներ
Կատարեք ռենդերինգի և սիմուլյացիայի աշխատանքներ, որոնք օգտվում են մոտ 20,6 TFLOPS single-precision կատարողականից։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
RTX A4000-ը հարմար է մշակողների և ստեղծագործողների համար, ովքեր ունեն հուսալի 16 ԳԲ Ampere աշխատանքային կայանի GPU-ի կարիք եզրակացման, պատկերների գեներացման և կոդի նախատիպավորման համար։ Ավելի պարզ փորձարկումների համար, որոնց հիշողության պահանջները ցածր են, ընտրեք ավելի փոքր GPU, իսկ եթե ձեր մոդելները գերազանցում են 16 ԳԲ VRAM-ը կամ պահանջում են ավելի բարձր հիշողության թողունակություն, անցեք ավելի մեծ datacenter կամ աշխատանքային կայանի քարտի։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | — | |
| RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| L4 | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Հարմա՞ր է արդյոք RTX A4000-ը LLM եզրակացման և ճշգրտման համար։
16 ԳԲ VRAM-ով և մոտ 372 ԳԲ/վ հիշողության թողունակությամբ այն ապահովում է փոքր կամ քվանտացված լեզվական մոդելների եզրակացում Ollama կամ vLLM-ի միջոցով, ինչպես նաև թեթև ճշգրտում։ Լրիվ պարամետրերով ճշգրտման կամ ավելի մեծ, չքվանտացված մոդելների աշխատեցման համար խորհուրդ է տրվում ավելի մեծ VRAM ունեցող GPU։
Ինչպե՞ս է այս GPU-ն համեմատվում ավելի մեծ կամ ավելի փոքր տարբերակների հետ։
Որպես 16 ԳԲ աշխատանքային կայանի քարտ, որը ապահովում է մոտ 20,6 TFLOPS single-precision հաշվարկ, RTX A4000-ը գտնվում է մուտքային մակարդակի սպառողական քարտերի և ավելի ծանր աշխատանքային կայանի կամ datacenter GPU-ների միջև։ Ավելի փոքր տարբերակի անցնելիս նվազում է բաչերի համար հասանելի հիշողությունը, իսկ ավելի մեծի անցնելիս ապահովվում է ավելի մեծ VRAM և հիշողության թողունակություն ծանր աշխատանքների համար։
Ինչ ծրագրային միջավայրեր են հասանելի RTX A4000-ի համար ONIE-ում:
Կարող եք տեղակայել պատրաստի ձևանմուշներ, այդ թվում՝ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI, որոնք համատեղելի են քարտի compute capability 8.6-ի հետ։ Ապահովվում է նաև լրիվ SSH մուտք, որպեսզի կարողանաք կարգավորել ձեր միջավայրը։
Ինչպե՞ս է աշխատում վճարումը RTX A4000 վարձակալելիս։
ONIE-ում վարձակալությունները օգտագործում են ժամավճարային հաշվարկ, որը թույլ է տալիս վճարել միայն այն ժամանակի համար, երբ ձեր instance-ն ակտիվ է։
Վարձակալեք RTX A4000-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել RTX A4000