NVIDIA A100 SXM4 GPU 시간당 대여
NVIDIA A100 SXM4는 40 GB의 VRAM과 400 W의 전력 한계를 갖춘 Ampere 아키텍처 기반 데이터센터용 GPU입니다. 컴퓨팅 기능(Compute Capability) 8.0에서 약 1313 GB/s의 메모리 대역폭과 약 15.6 TFLOPS의 단정밀도 연산 성능을 제공합니다. ONIE에서 시간당 청구, 직접 SSH 액세스, 그리고 PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI를 포함한 사전 구성된 템플릿과 함께 대여해 보세요.
사양
GPU당 VRAM
아키텍처
연산 능력
FP32 연산
메모리 대역폭
전력 제한
현재 등록된 머신에 대해 인프라 제공업체가 보고한 수치이며, 실제 성능은 머신에 따라 다를 수 있습니다.
이용 가능한 구성
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A100 SXM4의 주요 용도
LLM 추론 및 서빙
높은 메모리 처리량을 바탕으로 사전 구성된 vLLM 또는 Ollama 템플릿을 사용하여 40 GB VRAM 내에 적합한 언어 모델을 실행합니다.
딥러닝 학습
약 1313 GB/s의 메모리 대역폭을 제공하는 Ampere 데이터센터 아키텍처의 PyTorch/CUDA 환경에서 신경망을 학습하고 파인튜닝합니다.
배치 이미지 생성
일반 소비자용 메모리의 한계에 부딪히지 않고 ComfyUI에서 고해상도 디퓨전 결과물을 생성하고 복잡한 워크플로를 실행합니다.
과학 연산
컴퓨팅 기능 8.0 및 SXM4 폼팩터의 전력 한계를 활용하여 집약적인 메모리가 요구되는 시뮬레이션 및 데이터 처리 워크로드를 수행합니다.
나에게 맞는 GPU인가요?
학습 또는 추론 워크로드가 소비자용 GPU 메모리 한계를 초과하고 데이터센터 수준의 메모리 대역폭이 필요할 때 40 GB A100 SXM4를 선택하십시오. 양자화되지 않은 모델이 40 GB를 초과하는 경우 더 높은 VRAM을 갖춘 데이터센터 GPU를 선택하거나, 가벼운 추론 및 개발 용도라면 더 작은 워크스테이션 또는 소비자용 카드를 선택하십시오.
유사한 GPU와 비교
자주 묻는 질문
40 GB A100 SXM4는 LLM 추론 및 파인튜닝에 적합합니까?
네, 40 GB의 VRAM과 약 1313 GB/s의 메모리 대역폭을 갖추고 있어 중형 언어 모델의 서빙 및 파라미터 효율적 파인튜닝(PEFT)에 매우 적합합니다. 제공되는 vLLM, Ollama 또는 PyTorch/CUDA 템플릿을 사용하여 모델을 빠르게 배포할 수 있습니다.
이 40 GB SXM4 모델은 다른 데이터센터 GPU와 비교하면 어떻습니까?
SXM4 모델은 400 W의 열 설계 전력(TDP)으로 작동하며, 컴퓨팅 기능 8.0을 갖춘 Ampere 아키텍처에서 지속적인 데이터센터 성능을 제공합니다. 모델 샤딩을 피하기 위해 워크로드에 40 GB 이상의 메모리가 필요한 경우, 더 높은 용량의 Ampere 또는 최신 세대 데이터센터 GPU로 업그레이드하는 것을 고려해 보십시오.
ONIE에서 A100 SXM4의 청구는 어떻게 이루어집니까?
인스턴스는 대여가 활성화된 동안 시간당 기준으로 청구됩니다. 이를 통해 집약적인 학습이나 배치 추론 작업을 실행하고 완료 시 인스턴스를 종료할 수 있습니다.
A100 SXM4 인스턴스에 어떻게 연결하고 설정합니까?
머신에 대한 직접 SSH 액세스뿐만 아니라 PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama 및 ComfyUI를 위한 즉시 사용 가능한 템플릿이 제공됩니다. 시작 시 원하는 템플릿을 선택하기만 하면 즉시 작업을 시작할 수 있습니다.
A100 SXM4 시간당 대여
계정을 생성하고 구성을 선택한 후 SSH로 연결하세요. GPU를 삭제하면 청구가 중지됩니다.
A100 SXM4 대여