Վարձակալեք NVIDIA Tesla P40 GPU ժամավճարով
NVIDIA Tesla P40-ը Pascal ճարտարապետությամբ տվյալների կենտրոնի GPU է՝ 24 GB VRAM-ով և հաշվողական հնարավորություն 6.1-ով։ Այն ապահովում է մոտ 9.4 TFLOPS միաճշգրտության հաշվողական հզորություն և մոտ 257 GB/s հիշողության թողունակություն 250 W ջերմային սահմաններում։ ONIE-ում այս GPU-ն կարող եք վարձել ժամավճարային հաշվարկով, SSH մուտքով և PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI-ի համար նախապատրաստված 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 Tesla P40-ը
Քվանտացված LLM-ների ինֆերենս
Աշխատեցրեք տեղական լեզվական մոդելներ, որոնք պահանջում են մինչև 24 GB հիշողություն՝ օգտագործելով պատրաստի ձևանմուշներ, ինչպիսիք են Ollama-ն կամ vLLM-ը։
Պատկերների գեներացման աշխատանքային հոսքեր
Տեղակայեք ComfyUI աշխատանքային հոսքեր, որոնք օգտվում են VRAM-ի մեծ տարողունակությունից՝ բազմաթիվ ստուգակետեր և ControlNet մոդելներ բեռնելու համար։
Ժառանգական CUDA մշակում
Մշակեք, փորձարկեք և պահպանեք PyTorch/CUDA հավելվածներ, որոնք նախատեսված են Pascal ճարտարապետության և հաշվողական հնարավորություն 6.1-ի համար։
Հիշողությամբ սահմանափակված խմբային մշակում
Կատարեք տվյալների կենտրոնի աշխատանքներ, որոնցում առաջնահերթություն է տրվում մեծ տվյալների հավաքածուների տեղավորմանը 24 GB VRAM-ում՝ հում հաշվողական արագության փոխարեն։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
Ընտրեք Tesla P40-ը, եթե ձեր հիմնական պահանջն է 24 GB VRAM՝ հիշողության մեծ պահանջ ունեցող եզրակացության կամ մշակման համար, որտեղ Pascal ճարտարապետության հաշվողական հզորությունը բավարար է։ Ընտրեք ավելի նոր կամ մեծ GPU, եթե ձեզ անհրաժեշտ է ավելի բարձր հիշողության թողունակություն կամ ժամանակակից թենզորային արագացում մեծ ծավալի վերապատրաստման համար, կամ ավելի փոքր GPU, եթե ձեր աշխատանքը քիչ հիշողություն է օգտագործում։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| Tesla P40 | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | — | |
| Tesla V100 | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Արդյո՞ք Tesla P40-ը հարմար է մեծ լեզվական մոդելներ աշխատեցնելու համար՞
24 GB VRAM տարողությունը թույլ է տալիս Tesla P40-ին հիշողության մեջ պահել չափավոր մեծության, քվանտացված լեզվական մոդելներ՝ օգտագործելով այնպիսի ձևանմուշներ, ինչպիսին է Ollama-ն։ Այնուամենայնիվ, քանի որ նրա հիշողության թողունակությունը մոտ 257 GB/s է, և այն օգտագործում է ավելի հին Pascal ճարտարապետություն, տոկենների գեներացումը կլինի ավելի դանդաղ, քան նորագույն տվյալների կենտրոնի GPU-ներում։
Ի՞նչ ծրագրային համատեղելիություն սպասել հաշվողական հնարավորություն 6.1-ի դեպքում՞
Հաշվողական հնարավորություն 6.1-ը աջակցում է ստանդարտ միաճշգրտության աշխատանքներին մոտ 9.4 TFLOPS արագությամբ, ինչը լավ է աշխատում ընդհանուր PyTorch/CUDA ձևանմուշների հետ։ Որոշ ժամանակակից մեքենայական ուսուցման գրադարաններ կամ հատկություններ, որոնք պահանջում են ավելի նոր սարքաշարային հրահանգներ, կարող են չաշխատել Pascal ճարտարապետության վրա։
Ինչպե՞ս միանալ և կարգավորել ձեր Tesla P40 օրինակը ONIE-ում՞
Օրինակը կարող եք տեղակայել՝ օգտագործելով պատրաստի ձևանմուշներ PyTorch/CUDA-ի, vLLM-ի, Ollama-ի կամ ComfyUI-ի համար։ Ներառված է ուղղակի SSH մուտք, որպեսզի կարողանաք կառավարել ֆայլերը և հատուկ միջավայրերը ձեր տերմինալից։
Ինչպե՞ս է աշխատում Tesla P40-ի վարձակալության վճարումը՞
ONIE-ում օրինակները օգտագործում են ժամավճարային հաշվարկ՝ թույլ տալով վճարել միայն այն ժամանակի համար, երբ ձեր տվյալների կենտրոնի GPU օրինակն ակտիվ է։
Վարձակալեք Tesla P40-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել Tesla P40