NVIDIA Tesla V100 GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA Tesla V100 は、16 GB の高帯域幅 VRAM と 300 W の熱設計電力を備えた Volta アーキテクチャのデータセンター向け GPU です。約 12.5 TFLOPS の単精度演算性能と約 780 GB/s のメモリ帯域幅を実現し、メモリ集約型の科学技術計算やディープラーニングのタスクにおいて信頼性の高い選択肢となります。ONIE では、時間単位の請求、完全な SSH アクセス、および事前構成済みテンプレートを利用して Tesla V100 をデプロイできます。
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。
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Tesla V100 の主な用途
コンパクトな LLM 推論
約 780 GB/s のメモリ帯域幅を活かし、Ollama や vLLM のテンプレートを使用して量子化モデルや小規模な言語モデルを提供します。
ディープラーニングのプロトタイピング
16 GB の VRAM と Compute Capability 7.0 を活用し、PyTorch でニューラルネットワークアーキテクチャの学習と検証を行います。
画像生成ワークフロー
プリインストールされた ComfyUI テンプレートを通じて、拡散パイプラインやカスタム生成グラフを実行します。
科学技術シミュレーションと演算
Volta アーキテクチャと約 12.5 TFLOPS の単精度性能の恩恵を受ける、メモリ帯域幅が重視されるデータセンターワークロードを実行します。
用途に最適な GPU かどうか
16 GB の Tesla V100 は、新しいデータセンター向けハードウェアのコストをかけずに、小〜中規模のモデルや科学技術ワークロード向けに高いメモリ帯域幅を必要とする研究者や開発者に適しています。メモリ要件が低い基本的な開発にはより小規模なコンシューマー向け GPU を選択し、モデルが 16 GB を超える場合や Compute Capability 7.0 以降の新しいアーキテクチャ機能が必要な場合は、より大容量の VRAM を搭載した新世代の GPU へステップアップしてください。
類似の GPU と比較
よくある質問
16 GB の Tesla V100 は LLM の推論やファインチューニングに適していますか？
16 GB の VRAM と約 780 GB/s のメモリ帯域幅を備えているため、Tesla V100 は小規模または量子化された言語モデルの推論や、パラメータ効率の良いファインチューニングに適しています。16 GB のメモリに収まらない大規模なモデルの場合は、より多くの VRAM 容量を持つ GPU を選択してください。
ONIE ではどのようなソフトウェアテンプレートや接続方法が利用できますか？
すべての Tesla V100 インスタンスには、カスタム設定やコマンドラインワークフローのための直接的な SSH アクセスが含まれています。また、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI などの準備済みテンプレートを起動して、すぐに作業を開始することも可能です。
Volta アーキテクチャはフレームワークの互換性にどのように影響しますか？
Tesla V100 は CUDA Compute Capability 7.0 に対応しており、PyTorch などの標準的なディープラーニングフレームワークと互換性があります。ただし、より新しい Compute Capability で導入された機能を明示的に必要とするワークロードには、より新しい GPU アーキテクチャが必要です。
Tesla V100 をレンタルする場合、請求はどのようになりますか？
ONIE では、すべての Tesla V100 のレンタルに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、実験やバッチジョブを実行し、完了後にサーバーを削除することができます。
Tesla V100 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。
Tesla V100 をレンタル