იქირავეთ NVIDIA A100 PCIE GPU საათობრივად
NVIDIA A100 PCIE არის Ampere არქიტექტურაზე შექმნილი მონაცემთა ცენტრის GPU, 40 GB VRAM-ითა და 250 W ენერგომოხმარებით. ის უზრუნველყოფს დაახლოებით 15.6 TFLOPS სტანდარტულ მცურავმძიმიან გამოთვლით წარმადობას და დაახლოებით 1313 GB/s მეხსიერების გამტარობას; მხარს უჭერს CUDA გამოთვლით შესაძლებლობას 8.0. ONIE-ზე შეგიძლიათ ეს მოწყობილობა საათობრივი გადახდით იქირაოთ, მიიღოთ SSH წვდომა და გამოიყენოთ მზა შაბლონები PyTorch/CUDA-სთვის, vLLM-ისთვის, Ollama-სა და ComfyUI-სთვის.
სპეციფიკაციები
VRAM თითო GPU-ზე
არქიტექტურა
გამოთვლითი შესაძლებლობა
FP32 გამოთვლები
მეხსიერების გამტარუნარიანობა
სიმძლავრის ლიმიტი
მნიშვნელობები მოწოდებულია ინფრასტრუქტურის პროვაიდერის მიერ ამჟამად ჩამონათვალში არსებული მანქანებისთვის; რეალური მუშაობა მანქანის მიხედვით განსხვავდება.
ხელმისაწვდომი კონფიგურაციები
რეალურ დროში განახლებადი მარაგი და ფასები. საბოლოო ფასი დადასტურდება შეკვეთამდე.
რეალური ფასები იტვირთება…
რისთვისაა კარგი A100 PCIE
LLM მოდელებით დასკვნის გამოტანა
გაუშვით ენობრივი მოდელები vLLM-ის ან Ollama-ს გამოყენებით და token-ების გენერაციისთვის ისარგებლეთ 40 GB VRAM-ითა და დაახლოებით 1313 GB/s მეხსიერების გამტარობით.
ღრმა სწავლების მოდელების დამატებითი გაწვრთნა
გაუშვით მოდელების გაწვრთნისა და დამატებითი გაწვრთნის ამოცანები PyTorch/CUDA-ში, Ampere არქიტექტურის მონაცემთა ცენტრის GPU-ზე, რომელსაც გამოთვლითი შესაძლებლობა 8.0 აქვს.
მაღალი გარჩევადობის სურათების გენერაცია
შეასრულეთ ComfyUI-ში რთული დიფუზიური სამუშაო პროცესები, რომლებსაც სამომხმარებლო GPU-ებზე ხელმისაწვდომზე მეტი მეხსიერება სჭირდება.
სამეცნიერო გამოთვლები და მონაცემთა დამუშავება
დაამუშავეთ მეხსიერების ინტენსიური სიმულაციები და მონაცემთა ანალიზის ამოცანები დაახლოებით 15.6 TFLOPS გამოთვლითი წარმადობით.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ A100 PCIE 40 GB, თუ თქვენი სამუშაო დატვირთვა სამომხმარებლო GPU-ების მეხსიერების ლიმიტს აჭარბებს და მონაცემთა ცენტრის მაღალგამტარიანი მოწყობილობა გჭირდებათ. მსუბუქი დასკვნის გამოტანისთვის აირჩიეთ უფრო მცირე სამომხმარებლო GPU, ხოლო თუ თქვენს არაკვანტიზებულ მოდელებს ან პაკეტების ზომებს 40 GB-ზე მეტი სჭირდება — მონაცემთა ცენტრის მოდელი უფრო დიდი VRAM-ით.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
გამოდგება A100 PCIE LLM მოდელებით დასკვნის გამოსატანად და მათ დასამატებით გასაწვრთნელად?
დიახ. 40 GB VRAM-ისა და დაახლოებით 1313 GB/s მეხსიერების გამტარობის წყალობით, ის კარგად გამოდგება საშუალო და დიდი მოდელების გასაშვებად და დამატებით გასაწვრთნელად, თუ ისინი სამომხმარებლო GPU-ზე არ ეტევა. წინასწარ გამართული vLLM-ის, Ollama-ს ან PyTorch/CUDA-ს შაბლონებით სამუშაო დატვირთვის სწრაფად გაშვება შეგიძლიათ.
რით განსხვავდება 40 GB A100 PCIE სხვა GPU კლასებისგან?
როგორც Ampere არქიტექტურის მონაცემთა ცენტრის GPU, ის სტანდარტულ სამუშაო სადგურისა და სამომხმარებლო GPU-ებთან შედარებით მნიშვნელოვნად მეტ მეხსიერების გამტარობასა და VRAM-ს გთავაზობთ. თუ თქვენი გაწვრთნის ან დასკვნის გამოტანის პროცესს კიდევ მეტი მეხსიერება სჭირდება, განიხილეთ მონაცემთა ცენტრის GPU-ს უფრო დიდი ვარიანტი.
როგორ დავუკავშირდე და გავმართო ჩემი ინსტანცია ONIE-ზე?
ყოველი გაქირავება მოიცავს სრულ SSH წვდომას ბრძანების სტრიქონიდან უშუალო მართვისთვის. სამუშაოს დაუყოვნებლივ დასაწყებად შეგიძლიათ ინსტანცია გაუშვათ PyTorch/CUDA-ს, vLLM-ის, Ollama-ს ან ComfyUI-ს მზა შაბლონით.
როგორ ხდება A100 PCIE-ს საფასურის დარიცხვა?
ONIE-ზე ინსტანციების საფასური საათობრივად ირიცხება, ამიტომ იხდით მხოლოდ იმ დროისთვის, როცა თქვენი მონაცემთა ცენტრის GPU აქტიურია.
იქირავეთ A100 PCIE საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ A100 PCIE