იქირავეთ NVIDIA A100 SXM4 GPU საათობრივად
NVIDIA A100 SXM4 არის Ampere არქიტექტურის მონაცემთა ცენტრის GPU, რომელსაც აქვს 40 GB VRAM და 400 W სიმძლავრის ლიმიტი. მისი მეხსიერების გამტარუნარიანობა დაახლოებით 1313 GB/s-ია, ხოლო ერთმაგი სიზუსტით გამოთვლითი წარმადობა — დაახლოებით 15.6 TFLOPS, გამოთვლითი შესაძლებლობის ვერსიით 8.0. იქირავეთ ის ONIE-ზე საათობრივი ანგარიშსწორებით, პირდაპირი SSH წვდომითა და მზა შაბლონებით, მათ შორის PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI.
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 SXM4
LLM მოდელების გაშვება და მომსახურება
გაუშვით ენობრივი მოდელები, რომლებიც 40 GB VRAM-ში ეტევა, წინასწარ გამართული vLLM ან Ollama შაბლონებითა და მეხსიერების მაღალი გამტარუნარიანობით.
ღრმა სწავლების მოდელების გაწვრთნა
გაწვრთენით და დამატებით მოარგეთ ნეირონული ქსელები PyTorch/CUDA-ით Ampere-ის მონაცემთა ცენტრის არქიტექტურაზე, მეხსიერების დაახლოებით 1313 GB/s გამტარუნარიანობით.
სურათების პაკეტური გენერაცია
დააგენერირეთ მაღალი გარჩევადობის გამოსახულებები დიფუზიური მოდელებით და გაუშვით რთული სამუშაო პროცესები ComfyUI-ში სამომხმარებლო GPU-ების მეხსიერების შეზღუდვებთან შეჯახების გარეშე.
სამეცნიერო გამოთვლები
შეასრულეთ მეხსიერების ინტენსიურად მომხმარებელი სიმულაციები და მონაცემთა დამუშავების ამოცანები, რომლებისთვისაც სასარგებლოა გამოთვლითი შესაძლებლობის ვერსია 8.0 და SXM4 ფორმფაქტორის სიმძლავრის ლიმიტები.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ 40 GB A100 SXM4, როცა თქვენი მოდელების გაწვრთნის ან ინფერენციის ამოცანები სამომხმარებლო GPU-ების მეხსიერების ლიმიტებს აღემატება და მონაცემთა ცენტრის GPU-ის მეხსიერების გამტარუნარიანობას მოითხოვს. თუ თქვენი არაკვვანტიზებული მოდელები 40 GB-ს აღემატება, აირჩიეთ მონაცემთა ცენტრის GPU უფრო დიდი VRAM-ით; მსუბუქი ინფერენციისა და დეველოპმენტისთვის კი — უფრო მცირე სამუშაო სადგურის ან სამომხმარებლო ვიდეოკარტა.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
გამოდგება 40 GB A100 SXM4 LLM ინფერენციისა და დამატებითი მორგებისთვის?
დიახ. 40 GB VRAM და მეხსიერების დაახლოებით 1313 GB/s გამტარუნარიანობა მას კარგად შეეფერება საშუალო ზომის ენობრივი მოდელების მომსახურებისა და პარამეტრების მხრივ ეფექტიანი დამატებითი მორგებისთვის. მოდელების სწრაფად განთავსება შეგიძლიათ მოწოდებული vLLM, Ollama ან PyTorch/CUDA შაბლონებით.
როგორ შეედრება ეს 40 GB SXM4 მოდელი მონაცემთა ცენტრის სხვა GPU-ებს?
SXM4 ვარიანტს აქვს 400 W გათვლილი თერმული სიმძლავრე და Ampere არქიტექტურაზე უზრუნველყოფს მონაცემთა ცენტრისთვის განკუთვნილ სტაბილურ წარმადობას, გამოთვლითი შესაძლებლობის ვერსიით 8.0. თუ მოდელის ნაწილებად დაყოფის თავიდან ასაცილებლად თქვენს ამოცანას 40 GB-ზე მეტი მეხსიერება სჭირდება, განიხილეთ უფრო დიდი ტევადობის Ampere ან უფრო ახალი თაობის მონაცემთა ცენტრის GPU.
როგორ ხდება A100 SXM4-ის საფასურის დარიცხვა ONIE-ზე?
ინსტანსის საფასური საათობრივად ირიცხება, სანამ ის გაქირავებული გაქვთ. შეგიძლიათ გაუშვათ რესურსტევადი გაწვრთნის ან პაკეტური ინფერენციის ამოცანები და დასრულების შემდეგ შეწყვიტოთ ინსტანსის მუშაობა.
როგორ დავუკავშირდე ჩემს A100 SXM4 ინსტანსს და როგორ გავმართო ის?
მიიღებთ მანქანაზე პირდაპირ SSH წვდომას და გამოსაყენებლად მზა PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI შაბლონებს. მუშაობის დაუყოვნებლივ დასაწყებად გაშვებისას უბრალოდ აირჩიეთ სასურველი შაბლონი.
იქირავეთ A100 SXM4 საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ A100 SXM4