იქირავეთ NVIDIA A800 PCIE GPU საათობრივად
NVIDIA A800 PCIE არის Ampere არქიტექტურის მონაცემთა ცენტრის GPU, რომელსაც 80 GB VRAM აქვს. ის უზრუნველყოფს მეხსიერების დაახლოებით 1598 GB/s გამტარუნარიანობას და ერთმაგი სიზუსტის გამოთვლებში დაახლოებით 15.6 TFLOPS წარმადობას, 300 W ენერგომოხმარების ფარგლებში. ONIE-ზე შეგიძლიათ ეს ბარათი საათობრივი ანგარიშსწორებით, სრული SSH წვდომითა და PyTorch/CUDA-სთვის, vLLM-ისთვის, Ollama-სა და ComfyUI-სთვის მზა შაბლონებით განათავსოთ.
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 A800 PCIE
დიდი ენობრივი მოდელების ინფერენსი
გაუშვით დიდი ენობრივი მოდელები მთლიანად 80 GB VRAM-ში, წინასწარ გამზადებული vLLM ან Ollama შაბლონებით.
ღრმა სწავლების მოდელების დამატებითი გაწვრთნა
გაწვრთენით და დამატებით გაწვრთენით მოდელები მონაცემთა დიდი პაკეტებითა და გრძელი context ფანჯრებით PyTorch/CUDA-ში, მეხსიერების შეზღუდვების გარეშე.
მაღალი გამტარუნარიანობის პაკეტური დამუშავება
გამოიყენეთ მეხსიერების დაახლოებით 1598 GB/s გამტარუნარიანობა დიდი მოცულობის მონაცემებზე მომუშავე ნეიროქსელური ამოცანებისა და ვექტორული წარმოდგენების დასამუშავებლად.
რთული გენერაციული სამუშაო პროცესები
გაუშვით მრავალმოდელიანი დიფუზიური პროცესები ComfyUI-ში და ერთდროულად დატოვეთ მეხსიერებაში ჩატვირთული მოდელების რამდენიმე საკონტროლო წერტილი.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ A800 PCIE, თუ თქვენი მთავარი მოთხოვნა დიდი AI მოდელებისთვის 80 GB მეხსიერებაა და არა ერთმაგი სიზუსტის გამოთვლების მაქსიმალური წარმადობა. თუ თქვენს ამოცანას ნაკლები მეხსიერება ჰყოფნის, უფრო შესაფერისი იქნება სამუშაო სადგურის ან სამომხმარებლო GPU ნაკლები VRAM-ით. ხოლო გამოთვლით სიმძლავრეზე დამოკიდებულ ამოცანებს შესაძლოა ახალი თაობის მონაცემთა ცენტრის არქიტექტურები უკეთ მოერგოს.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
გამოდგება NVIDIA A800 PCIE დიდი ენობრივი მოდელების ამოცანებისთვის?
დიახ. 80 GB VRAM და მეხსიერების დაახლოებით 1598 GB/s გამტარუნარიანობა მას კარგად არგებს იმ დიდი ენობრივი მოდელების გაშვებასა და დამატებით გაწვრთნას, რომლებიც სტანდარტული სამომხმარებლო ბარათების მეხსიერებაში ვერ ეტევა. ის მხარს უჭერს CUDA გამოთვლით შესაძლებლობას 8.0, რაც თანამედროვე AI ფრეიმვორკებთან ფართო თავსებადობას უზრუნველყოფს.
როგორ შეედრება ეს GPU მონაცემთა ცენტრის უფრო მცირე ან ახალ მოდელებს?
A800 PCIE-ს Ampere არქიტექტურაზე 80 GB მეხსიერება აქვს, ამიტომ ნაკლები მეხსიერების მქონე ბარათებთან შედარებით ის იდეალურია მეხსიერების მოცულობაზე დამოკიდებული ამოცანებისთვის. თუმცა, ერთმაგი სიზუსტის გამოთვლებში მისი წარმადობა დაახლოებით 15.6 TFLOPS-ია, ამიტომ ამოცანები, რომლებიც მეხსიერების მოცულობაზე მეტად გამოთვლით სიმძლავრეზეა დამოკიდებული, შესაძლოა ახალი თაობის არქიტექტურებზე უფრო სწრაფად შესრულდეს.
როგორ დავუკავშირდე ჩემს A800 PCIE ინსტანციას და როგორ დავაკონფიგურირო ის?
ONIE-ზე ყველა ინსტანციას აქვს პირდაპირი SSH წვდომა, რაც თქვენს გარემოზე სრულ კონტროლს გაძლევთ. ასევე შეგიძლიათ დაუყოვნებლივ დაიწყოთ მუშაობა PyTorch/CUDA-სთვის, vLLM-ისთვის, Ollama-სა და ComfyUI-სთვის მზა შაბლონებით.
როგორ ხდება A800 PCIE-ის დაქირავების საფასურის დარიცხვა?
ONIE ყველა GPU ინსტანციისთვის მარტივ საათობრივ ანგარიშსწორებას იყენებს. იხდით მხოლოდ იმ დროის საფასურს, როცა თქვენი ინსტანცია აქტიურია, და მონაცემთა ცენტრის გამოთვლითი რესურსების გამოყენებას საჭიროებისამებრ ცვლით.
იქირავეთ A800 PCIE საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ A800 PCIE