NVIDIA A800 PCIE GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA A800 PCIE は、80 GB の VRAM を搭載した Ampere アーキテクチャのデータセンター向け GPU です。300 W の消費電力枠内で、約 1598 GB/s のメモリ帯域幅と約 15.6 TFLOPS の単精度演算性能を発揮します。ONIE では、時間単位の請求、完全な SSH アクセス、および PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI 用の構築済みテンプレートを使用してこのカードを展開できます。
仕様
GPU あたりの VRAM
アーキテクチャ
Compute Capability
FP32 演算性能
メモリ帯域幅
電力制限
現在掲載されているマシンについてインフラプロバイダーから報告された数値です。実際のパフォーマンスはマシンによって異なります。
利用可能な構成
在庫と料金はリアルタイムで随時更新されます。最終的な料金はご注文前に確定します。
リアルタイム料金を読み込み中…
A800 PCIE の主な用途
大規模言語モデルの推論
事前設定された vLLM や Ollama のテンプレートを使用し、大規模言語モデルを 80 GB の VRAM バッファ内に完全に収めてホストできます。
ディープラーニングのファインチューニング
メモリのボトルネックに陥ることなく、PyTorch/CUDA で大きなバッチサイズと長いコンテキストウィンドウを使用してモデルのトレーニングやファインチューニングを行えます。
高スループットのバッチ処理
約 1598 GB/s のメモリ帯域幅を活用して、データ集約型のニューラルネットワークのワークロードや埋め込み処理を実行できます。
複雑な生成ワークフロー
複数のチェックポイントを同時にメモリに読み込んだまま、ComfyUI でマルチモデルの拡散パイプラインを実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
純粋な単精度演算性能よりも、大規模な AI モデル向けに 80 GB のメモリ容量が最優先される場合に A800 PCIE を選択してください。ワークロードがより小さなメモリ容量に収まる場合は、VRAM が少ないワークステーション向けまたはコンシューマー向け GPU の方が適しています。一方、計算負荷の高いタスクでは、新世代のデータセンター向けアーキテクチャの方が有利な場合があります。
類似の GPU と比較
よくある質問
NVIDIA A800 PCIE は大規模言語モデルのワークロードに適していますか？
はい、80 GB の VRAM と約 1598 GB/s のメモリ帯域幅を備えており、一般的なコンシューマー向けカードの容量を超える大規模言語モデルの配信やファインチューニングに適しています。また、CUDA コンピュートケイパビリティ 8.0 に対応しており、最新の AI フレームワークと幅広い互換性があります。
この GPU は、より小規模なモデルや新しいデータセンター向けモデルと比べてどうですか？
A800 PCIE は Ampere アーキテクチャ上で大容量の 80 GB メモリプールを提供するため、容量の少ないカードと比較してメモリ負荷の高いタスクに最適です。ただし、単精度演算性能は約 15.6 TFLOPS であるため、メモリ容量よりも純粋な計算性能に大きく依存するワークロードは、新世代のアーキテクチャの方が高速に動作する場合があります。
A800 PCIE インスタンスへの接続や設定はどのように行いますか？
ONIE のすべてのインスタンスには直接の SSH アクセスが含まれており、環境を完全に制御できます。また、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI 用の構築済みテンプレートを使用してすぐに起動することも可能です。
A800 PCIE をレンタルする場合の請求はどのようになりますか？
ONIE では、すべての GPU インスタンスに対してシンプルな時間単位の請求を採用しています。インスタンスが稼働している時間に対してのみ料金が発生するため、必要に応じてデータセンターの計算リソースの利用規模を調整できます。
A800 PCIE を時間単位でレンタル
アカウントを作成し、構成を選択して SSH で接続できます。GPU を削除すると課金が停止します。
A800 PCIE をレンタル