NVIDIA CMP 170HX GPU 시간당 대여
NVIDIA CMP 170HX는 64 GB VRAM과 250 W TDP를 갖춘 Ampere 아키텍처 기반 데이터센터 GPU입니다. 연산 능력(Compute Capability) 8.0에서 약 1516 GB/s의 메모리 대역폭과 약 12.1 TFLOPS의 단정밀도 연산 성능을 제공합니다. ONIE에서는 시간당 청구 방식, 전체 SSH 액세스, 그리고 PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI용 사전 구성 템플릿을 통해 이 카드를 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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CMP 170HX의 주요 용도
메모리 집약적 LLM 추론
64 GB VRAM 용량과 약 1516 GB/s의 메모리 대역폭을 활용하여 vLLM 또는 Ollama를 통해 대규모 언어 모델을 서빙합니다.
고용량 메모리 딥러닝
모델을 여러 장치로 분할하지 않고도 대용량 메모리와 연산 능력 8.0이 필요한 PyTorch/CUDA 워크로드를 실행합니다.
복잡한 이미지 생성 워크플로
64 GB 메모리 풀 내에서 ComfyUI의 여러 대형 디퓨전 체크포인트와 ControlNet을 동시에 로드합니다.
데이터 처리 및 시뮬레이션
250 W 전력 범위 내에서 높은 메모리 처리량의 이점을 누릴 수 있는 메모리 집약적 데이터센터 작업을 수행합니다.
나에게 맞는 GPU인가요?
워크로드의 병목 현상이 순수 단정밀도 연산 성능보다는 메모리 용량과 대역폭에서 발생할 때 CMP 170HX를 선택하십시오. 더 빠른 학습 반복이 필요한 경우 연산 처리량이 더 높은 GPU를 선택하고, 모델에 64 GB VRAM이 필요하지 않은 경우 더 작은 소비자용 카드를 선택하십시오.
유사한 GPU와 비교
자주 묻는 질문
CMP 170HX는 LLM 추론에 적합합니까?
네, 64 GB의 VRAM과 약 1516 GB/s의 메모리 대역폭을 갖추고 있어 vLLM 및 Ollama 같은 템플릿을 사용해 대규모 언어 모델을 로드하고 서빙하는 데 적합합니다. 다만 약 12.1 TFLOPS의 단정밀도 연산 성능을 제공하므로, 프롬프트 처리 속도는 연산 밀도가 더 높은 데이터센터 GPU보다 느릴 수 있습니다.
이 GPU는 표준 데이터센터 가속기와 비교하면 어떻습니까?
CMP 170HX는 250 W TDP로 작동하면서 표준 Ampere 데이터센터 카드와 유사한 대용량 64 GB 메모리 버퍼와 높은 메모리 대역폭을 제공합니다. 주요 타협점은 약 12.1 TFLOPS의 상대적으로 낮은 연산 처리량이므로, 무거운 연산 워크로드보다는 메모리 집약적인 작업에 더 적합합니다.
이 GPU에서는 어떤 소프트웨어 환경을 사용할 수 있습니까?
이 카드는 CUDA 연산 능력 8.0을 지원하며, ONIE에서 PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI를 포함한 사전 구성된 템플릿을 사용하여 시작할 수 있습니다. 또한 직접 SSH에 액세스하여 사용자 지정 라이브러리를 설치하고 환경을 관리할 수 있습니다.
CMP 170HX를 임대할 때 청구는 어떻게 이루어집니까?
ONIE의 인스턴스는 시간당 청구 방식을 사용하므로 GPU가 활성 상태로 유지되는 시간만큼만 비용을 지불하면 됩니다.
CMP 170HX 시간당 대여
계정을 생성하고 구성을 선택한 후 SSH로 연결하세요. GPU를 삭제하면 청구가 중지됩니다.
CMP 170HX 대여