NVIDIA A40 GPU 시간당 대여
NVIDIA A40은 컴퓨트 기능 8.6과 45 GB의 VRAM을 갖춘 Ampere 아키텍처 기반 데이터센터 GPU입니다. ONIE에서는 300 W 전력 범위 내에서 약 29.9 TFLOPS의 단정밀도 성능과 약 536 GB/s의 메모리 대역폭을 제공합니다. 시간당 청구 방식, 전체 SSH 액세스, 그리고 PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI를 포함한 사전 준비된 템플릿과 함께 배포할 수 있습니다.
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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A40의 주요 용도
대규모 언어 모델 추론
사전 구성된 vLLM 또는 Ollama 템플릿을 사용하여 최대 45 GB의 메모리가 필요한 모델을 실행합니다.
딥러닝 파인튜닝
충분한 VRAM을 활용하여 더 큰 배치 크기와 가중치로 PyTorch/CUDA에서 신경망을 파인튜닝합니다.
생성형 이미지 워크플로우
ComfyUI를 사용하여 복잡한 디퓨전 파이프라인을 실행하고 여러 체크포인트를 메모리에 동시에 유지합니다.
데이터센터 연산 작업
시뮬레이션 및 렌더링 워크로드를 위해 약 29.9 TFLOPS의 단정밀도 연산 성능과 약 536 GB/s의 메모리 대역폭을 활용합니다.
나에게 맞는 GPU인가요?
워크로드에 일반 소비자용 메모리 용량을 초과하는 데이터센터 Ampere 아키텍처 기반의 45 GB VRAM이 필요한 경우 A40을 선택하십시오. 모델이 더 적은 메모리에 맞는다면 소형 소비자용 카드를 선택하고, 학습 작업에서 메모리 처리량 병목 현상이 심하다면 더 높은 대역폭의 데이터센터 GPU로 전환하십시오.
유사한 GPU와 비교
자주 묻는 질문
NVIDIA A40은 LLM 추론 및 파인튜닝에 적합합니까?
네, 45 GB의 VRAM 용량 덕분에 A40은 중대형 언어 모델을 호스팅하고 파라미터 효율적 파인튜닝을 수행하는 데 매우 적합합니다. ONIE에서 vLLM, Ollama 또는 PyTorch/CUDA 템플릿을 바로 실행하여 즉시 작업을 시작할 수 있습니다.
A40은 소형 소비자용 GPU나 대형 데이터센터 GPU와 비교하면 어떻습니까?
A40은 45 GB의 VRAM을 제공하므로 메모리 집약적인 워크로드에서 일반 소비자용 GPU보다 더 많은 메모리 여유 공간을 확보할 수 있습니다. 그러나 약 536 GB/s의 메모리 대역폭은 HBM 메모리를 사용하는 상위 등급 데이터센터 GPU보다 낮습니다.
ONIE의 A40에서는 어떤 소프트웨어 환경을 사용할 수 있습니까?
A40은 CUDA 컴퓨트 기능 8.6을 지원하며 PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama 및 ComfyUI용 사전 준비된 템플릿으로 배포할 수 있습니다. 전체 SSH 액세스가 포함되어 있어 필요에 따라 소프트웨어 스택을 맞춤 설정할 수 있습니다.
A40 인스턴스의 청구는 어떻게 이루어집니까?
ONIE는 모든 A40 대여에 시간당 청구 방식을 사용합니다. 인스턴스가 활성화된 시간에 대해서만 비용을 지불하므로 짧은 실험과 장기 프로덕션 실행 모두에 실용적입니다.
A40 시간당 대여
계정을 생성하고 구성을 선택한 후 SSH로 연결하세요. GPU를 삭제하면 청구가 중지됩니다.
A40 대여