იქირავეთ NVIDIA L4 GPU საათობრივად
NVIDIA L4 არის Ada Lovelace არქიტექტურის დატაცენტრის GPU, რომელსაც აქვს 22 GB VRAM და 72 W სიმძლავრის ბიუჯეტი. ის უზრუნველყოფს დაახლოებით 24.2 TFLOPS single-precision გამოთვლით სიმძლავრეს და დაახლოებით 221 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას CUDA compute capability 8.9-ით. იქირავეთ ის ONIE-ზე საათობრივი ანგარიშსწორებით, სრული SSH წვდომით და მზა შაბლონებით PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama 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 L4
ენობრივი მოდელების ინფერენსი
გაუშვით კვანტიზებული ან მცირე და საშუალო ზომის ენობრივი მოდელები 22 GB VRAM ბუფერში წინასწარ კონფიგურირებული vLLM ან Ollama შაბლონების გამოყენებით.
გამოსახულების გენერაციის სამუშაო პროცესები
დაამონტაჟეთ ComfyUI პაიფლაინები, რომლებიც კომფორტულად ეტევა 22 GB მეხსიერებაში და იყენებს Ada Lovelace არქიტექტურის შესაძლებლობებს.
მსუბუქი ფაინ-ტიუნინგი
შეასრულეთ პარამეტრულად ეფექტური ფაინ-ტიუნინგისა და ადაპტერის ტრენინგის დავალებები PyTorch/CUDA გარემოში მაღალი სიმძლავრის დატაცენტრის ბარათის გარეშე.
მედიისა და ვიზუალის ბეჩ დამუშავება
დაამუშავეთ კომპიუტერული ხედვის ინფერენსი და ვიდეო დატვირთვები დატაცენტრის GPU-ზე, რომლის სიმძლავრეცაა 72 W.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ L4, როცა გჭირდებათ 22 GB VRAM და Ada Lovelace compute capability 8.9 ინფერენსისთვის ან ზომიერი ტრენინგის დატვირთვისთვის. გადადით უფრო დიდ დატაცენტრის GPU-ზე, თუ თქვენი მოდელები აღემატება 22 GB-ს ან საჭიროებს დაახლოებით 221 GB/s-ზე მაღალ მეხსიერების გამტარუნარიანობას. მარტივი დეველოპმენტის ამოცანებისთვის, რომლებსაც ნაკლები მეხსიერება სჭირდება, აირჩიეთ უფრო მცირე ბარათი.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
შესაფერისია თუ არა NVIDIA L4 LLM ინფერენსისთვის?
დიახ, 22 GB VRAM საშუალებას გაძლევთ მასპინძლობდეთ მცირე და საშუალო ზომის ენობრივ მოდელებს ან კვანტიზებულ წონებს. შეგიძლიათ გაუშვათ vLLM ან Ollama შაბლონები ONIE-ზე და მოდელების მომსახურება დაუყოვნებლივ დაიწყოთ.
როგორ შედარდება L4 უფრო დიდ დატაცენტრის GPU-ებთან?
L4 შექმნილია ეფექტურობისთვის: 72 W ენერგიის მოხმარება, დაახლოებით 24.2 TFLOPS single-precision გამოთვლითი სიმძლავრე და დაახლოებით 221 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობა. უფრო დიდი დატაცენტრის GPU-ები გთავაზობენ მეტ VRAM-სა და უფრო მაღალ მეხსიერების გამტარუნარიანობას მძიმე ტრენინგისთვის, ხოლო L4 ორიენტირებულია ხარჯთეფექტურ ინფერენსსა და მსუბუქ დატვირთვებზე.
რა პროგრამული შაბლონებია ხელმისაწვდომი L4-სთვის ONIE-ზე?
L4 შეგიძლიათ დაამონტაჟოთ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI-ის მზა შაბლონებით. ყველა ინსტანციას აქვს SSH წვდომა, რათა მოარგოთ თქვენი პროგრამული გარემო და CUDA compute capability 8.9 სამუშაო პროცესები.
როგორ მუშაობს ანგარიშსწორება L4 ინსტანციებისთვის?
ONIE L4 ინსტანციებს საათობრივად ანგარიშობს. იხდით მხოლოდ იმ დროისთვის, როცა თქვენი ინსტანცია აქტიურია, რაც პრაქტიკულია როგორც მოკლე ექსპერიმენტებისთვის, ისე მუდმივი ინფერენსის ამოცანებისთვის.
იქირავეთ L4 საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ L4