NVIDIA Tesla P40 GPU 시간당 대여
NVIDIA Tesla P40은 24 GB VRAM과 컴퓨팅 성능(Compute Capability) 6.1을 갖춘 Pascal 아키텍처 기반 데이터센터 GPU입니다. 250 W의 열 설계 전력(TDP) 범위 내에서 약 9.4 TFLOPS의 단정밀도 연산 성능과 약 257 GB/s의 메모리 대역폭을 제공합니다. ONIE에서는 시간당 청구, SSH 액세스 및 PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI용 사전 구성된 템플릿을 통해 이 GPU를 임대할 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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Tesla P40의 주요 용도
양자화된 LLM 추론
Ollama 또는 vLLM과 같은 사전 준비된 템플릿을 사용하여 최대 24 GB의 메모리가 필요한 로컬 언어 모델을 실행합니다.
이미지 생성 워크플로
여러 체크포인트와 컨트롤넷을 로드할 때 넉넉한 VRAM 용량의 이점을 누릴 수 있는 ComfyUI 파이프라인을 호스팅합니다.
레거시 CUDA 개발
Pascal 아키텍처 및 컴퓨팅 성능 6.1을 타겟으로 하는 PyTorch/CUDA 애플리케이션을 빌드, 테스트 및 유지 관리합니다.
메모리 집약적 배치 처리
단순 연산 속도보다 대용량 데이터셋을 24 GB VRAM에 적재하는 것이 중요한 데이터센터 워크로드를 실행합니다.
나에게 맞는 GPU인가요?
이전 세대인 Pascal 연산 성능으로도 충분하며, 메모리를 많이 사용하는 추론이나 개발 작업을 위해 24 GB의 VRAM이 주된 요구 사항인 경우 Tesla P40을 선택하십시오. 대규모 학습을 위해 더 높은 메모리 대역폭이나 최신 텐서 가속이 필요한 경우에는 더 최신이거나 더 큰 GPU를 선택하고, 워크로드의 메모리 사용량이 적은 경우에는 더 작은 GPU를 선택하십시오.
유사한 GPU와 비교
자주 묻는 질문
Tesla P40은 대규모 언어 모델(LLM)을 실행하는 데 적합합니까?
Tesla P40은 24 GB의 VRAM 용량을 갖추고 있어 Ollama와 같은 템플릿을 사용해 중간 크기의 양자화된 언어 모델을 메모리에 적재할 수 있습니다. 하지만 메모리 대역폭이 약 257 GB/s이고 구형 Pascal 아키텍처를 사용하기 때문에 최신 데이터센터 GPU에 비해 토큰 생성 속도는 느릴 수 있습니다.
컴퓨팅 성능 6.1에서는 어떤 소프트웨어 호환성을 기대할 수 있습니까?
컴퓨팅 성능 6.1은 약 9.4 TFLOPS로 표준 단정밀도 워크로드를 지원하며, 이는 일반적인 PyTorch/CUDA 템플릿과 잘 작동합니다. 최신 하드웨어 명령어가 필요한 일부 최신 머신러닝 라이브러리나 기능은 Pascal 아키텍처에서 실행되지 않을 수 있습니다.
ONIE에서 Tesla P40 인스턴스에 어떻게 연결하고 설정합니까?
PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama 또는 ComfyUI용으로 준비된 템플릿을 사용하여 인스턴스를 배포할 수 있습니다. 직접적인 SSH 액세스가 포함되어 있어 터미널에서 파일과 사용자 지정 환경을 관리할 수 있습니다.
Tesla P40 임대 시 청구는 어떻게 이루어집니까?
ONIE의 인스턴스는 시간당 청구 방식을 사용하므로 데이터센터 GPU 인스턴스가 활성화된 시간만큼만 비용을 지불하면 됩니다.
Tesla P40 시간당 대여
계정을 생성하고 구성을 선택한 후 SSH로 연결하세요. GPU를 삭제하면 청구가 중지됩니다.
Tesla P40 대여