იქირავეთ NVIDIA A40 GPU საათობრივად
NVIDIA A40 არის Ampere არქიტექტურაზე აგებული მონაცემთა ცენტრის GPU, გამოთვლითი შესაძლებლობით 8.6 და 45 GB VRAM-ით. ONIE-ზე ის უზრუნველყოფს დაახლოებით 29.9 TFLOPS ერთმაგი სიზუსტის წარმადობას და დაახლოებით 536 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას, 300 W სიმძლავრის ფარგლებში. შეგიძლიათ გაუშვათ ის საათობრივი ანგარიშსწორებით, სრული 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 A40
დიდი ენობრივი მოდელების ინფერენცია
გაუშვით მოდელები, რომლებსაც 45 GB-მდე მეხსიერება სჭირდება, წინასწარ გამართული vLLM ან Ollama შაბლონებით.
ღრმა სწავლების მოდელების დამატებითი გაწვრთნა
დამატებით გაწვრთენით ნეირონული ქსელები PyTorch/CUDA-ში. მოცულობითი VRAM საშუალებას გაძლევთ გამოიყენოთ უფრო დიდი პაკეტები და მოდელის წონები.
გენერაციული გამოსახულებების სამუშაო პროცესები
ComfyUI-ით გაუშვით რთული დიფუზიური პროცესები და ერთდროულად შეინახეთ მეხსიერებაში რამდენიმე საკონტროლო წერტილი.
მონაცემთა ცენტრის გამოთვლითი ამოცანები
გამოიყენეთ დაახლოებით 29.9 TFLOPS ერთმაგი სიზუსტის გამოთვლითი წარმადობა და დაახლოებით 536 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობა სიმულაციისა და რენდერინგის ამოცანებისთვის.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ A40, თუ თქვენს სამუშაო დატვირთვას მონაცემთა ცენტრის Ampere არქიტექტურაზე 45 GB VRAM სჭირდება — ეს სტანდარტული სამომხმარებლო ბარათების მეხსიერების მოცულობას აღემატება. თუ თქვენი მოდელებისთვის ნაკლები მეხსიერებაც საკმარისია, აირჩიეთ უფრო მცირე სამომხმარებლო ბარათი. ხოლო თუ გაწვრთნის პროცესს მეხსიერების გამტარუნარიანობა მნიშვნელოვნად ზღუდავს, გადადით უფრო მაღალი გამტარუნარიანობის მქონე მონაცემთა ცენტრის GPU-ზე.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
გამოდგება NVIDIA A40 LLM ინფერენციისა და დამატებითი გაწვრთნისთვის?
დიახ. 45 GB VRAM-ის წყალობით A40 კარგად გამოდგება საშუალო და დიდი ენობრივი მოდელების გასაშვებად და პარამეტრების ეფექტიანი დამატებითი გაწვრთნისთვის. მუშაობის დაუყოვნებლივ დასაწყებად ONIE-ზე შეგიძლიათ პირდაპირ გაუშვათ vLLM, Ollama ან PyTorch/CUDA შაბლონები.
როგორ შეედრება A40 უფრო მცირე სამომხმარებლო GPU-ებს ან უფრო დიდ მონაცემთა ცენტრის GPU-ებს?
A40-ს აქვს 45 GB VRAM, რაც მეხსიერებაზე დამოკიდებული ამოცანებისთვის სტანდარტულ სამომხმარებლო GPU-ებთან შედარებით მეტ თავისუფალ რესურსს გაძლევთ. თუმცა მისი მეხსიერების გამტარუნარიანობა, დაახლოებით 536 GB/s, უფრო დაბალია, ვიდრე HBM მეხსიერების მქონე უფრო მაღალი კლასის მონაცემთა ცენტრის GPU-ებისა.
რა პროგრამული გარემოებია ხელმისაწვდომი A40-ისთვის ONIE-ზე?
A40 მხარს უჭერს CUDA გამოთვლით შესაძლებლობას 8.6 და შეგიძლიათ გაუშვათ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI-ის მზა შაბლონებით. ასევე შედის სრული SSH წვდომა, რათა საჭიროებისამებრ მოარგოთ თქვენი პროგრამული გარემო.
როგორ ხდება A40 ინსტანციების ანგარიშსწორება?
ONIE-ზე A40-ის ყველა გაქირავებისთვის მოქმედებს საათობრივი ანგარიშსწორება. იხდით მხოლოდ იმ დროის საფასურს, როცა თქვენი ინსტანცია აქტიურია, რაც მოსახერხებელია როგორც მოკლე ექსპერიმენტებისთვის, ისე ხანგრძლივი სამუშაო პროცესებისთვის.
იქირავეთ A40 საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ A40