იქირავეთ NVIDIA RTX A4000 GPU საათობრივად
NVIDIA RTX A4000 არის Ampere არქიტექტურის სამუშაო სადგურის GPU, რომელიც აღჭურვილია 16 GB VRAM-ით და გამოთვლით შესაძლებლობით 8.6. 140 W სიმძლავრის ფარგლებში ის უზრუნველყოფს დაახლოებით 20.6 TFLOPS ერთი სიზუსტის გამოთვლით წარმადობას და დაახლოებით 372 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას. იქირავეთ ONIE-ზე საათობრივი ანგარიშსწორებით, სრული SSH წვდომით და წინასწარ კონფიგურირებული 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 RTX A4000
ზომიერი ენობრივი მოდელის ინფერენსი
გაუშვით კვანტიზებული ან საშუალო ზომის ენობრივი მოდელები Ollama-ს ან vLLM-ის გამოყენებით 16 GB VRAM-ის ფარგლებში.
გამოსახულების გენერირების სამუშაო პროცესები
გამოიყენეთ ComfyUI შაბლონები დიფუზიაზე დაფუძნებული გამოსახულების გენერირებისა და ექსპერიმენტებისთვის, დაახლოებით 372 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობით.
ღრმა სწავლების პროტოტიპირება
შეიმუშავეთ და ატესტეთ PyTorch/CUDA სასწავლო სკრიპტები Ampere სამუშაო სადგურის არქიტექტურაზე, გამოთვლითი შესაძლებლობით 8.6.
სამუშაო სადგურის რენდერინგის დავალებები
შეასრულეთ რენდერინგისა და სიმულაციის დატვირთვები, რომლებსაც სარგებლობს დაახლოებით 20.6 TFLOPS ერთი სიზუსტის წარმადობა.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
RTX A4000 შესაფერისია დეველოპერებისა და კრეატორებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ საიმედო 16 GB Ampere სამუშაო სადგურის GPU ინფერენსისთვის, გამოსახულების გენერირებისა და კოდის პროტოტიპირებისთვის. აირჩიეთ უფრო მცირე GPU ძირითადი ტესტირებისთვის დაბალი მეხსიერების მოთხოვნებით, ან გადადით უფრო დიდ მონაცემთა ცენტრის ან სამუშაო სადგურის ბარათზე, თუ თქვენი მოდელები აღემატება 16 GB VRAM-ს ან მოითხოვს უფრო მაღალ მეხსიერების გამტარუნარიანობას.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
შესაფერისია თუ არა RTX A4000 LLM ინფერენსისა და ფაინტიუნინგისთვის?
16 GB VRAM-ითა და დაახლოებით 372 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობით, ის უზრუნველყოფს პატარა ან კვანტიზებული ენობრივი მოდელების ინფერენსს Ollama-ს ან vLLM-ის მეშვეობით, ასევე მსუბუქ ფაინტიუნინგს. სრული პარამეტრების ფაინტიუნინგისთვის ან კვანტიზებული არმქონე დიდი მოდელების გასაშვებად რეკომენდებულია უფრო მეტი VRAM-ის მქონე GPU.
როგორ შედარდება ეს GPU უფრო დიდ ან მცირე ვარიანტებთან?
როგორც 16 GB სამუშაო სადგურის ბარათი დაახლოებით 20.6 TFLOPS ერთი სიზუსტის გამოთვლითი სიმძლავრით, RTX A4000 მდებარეობს საწყისი დონის სამომხმარებლო ბარათებსა და უფრო მძიმე სამუშაო სადგურის ან მონაცემთა ცენტრის GPU-ებს შორის. უფრო მცირე ვარიანტზე გადასვლა ამცირებს ხელმისაწვდომ მეხსიერებას batch ზომებისთვის, ხოლო უფრო დიდზე გადასვლა უზრუნველყოფს მეტ VRAM-სა და მეხსიერების გამტარუნარიანობას მძიმე დატვირთვებისთვის.
რა პროგრამული გარემოებია ხელმისაწვდომი RTX A4000-ისთვის ONIE-ზე?
შეგიძლიათ გაუშვათ მზა შაბლონები, მათ შორის PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI, რომლებიც თავსებადია ბარათის გამოთვლით შესაძლებლობასთან 8.6. ასევე უზრუნველყოფილია სრული SSH წვდომა, რათა გარემო თავად მოაწყოთ.
როგორ მუშაობს ანგარიშსწორება RTX A4000-ის ქირაობისას?
ONIE-ზე ქირაობა ხორციელდება საათობრივი ანგარიშსწორებით, რაც საშუალებას გაძლევთ გადაიხადოთ მხოლოდ იმ დროისთვის, როცა თქვენი ინსტანცია აქტიურია.
იქირავეთ RTX A4000 საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ RTX A4000