ເຊົ່າ GPU NVIDIA Q RTX 8000 ເປັນລາຍຊົ່ວໂມງ
NVIDIA Q RTX 8000 ເປັນ GPU ລະດັບເວີກສະຖານີທີ່ໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະກຳ Turing ມີ VRAM 45 GB ແລະ TDP 250 W. ດ້ວຍ CUDA compute capability 7.5 ມັນໃຫ້ປະສິດທິພາບການຄຳນວນ floating-point ມາດຕະຖານປະມານ 11.9 TFLOPS ແລະ ແບນວິດໜ່ວຍຄວາມຈຳປະມານ 434 GB/s. ເຊົ່າໃຊ້ໄດ້ທີ່ ONIE ດ້ວຍການເກັບເງິນຕາມຊົ່ວໂມງ ການເຂົ້າເຖິງ SSH ເຕັມຮູບແບບ ແລະ ເທມເພລດທີ່ຕັ້ງຄ່າໄວ້ລ່ວງໜ້າ.
ຂໍ້ມູນຈຳເພາະ
VRAM ຕໍ່ GPU
ສະຖາປັດຕະຍະກຳ
ຄວາມສາມາດໃນການຄຳນວນ (Compute capability)
ການຄຳນວນ FP32
ແບນວິດໜ່ວຍຄວາມຈຳ
ຂີດຈຳກັດພະລັງງານ
ຄ່າທີ່ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຄງສ້າງພື້ນຖານລາຍງານສຳລັບເຄື່ອງທີ່ແສດງຢູ່ໃນປັດຈຸບັນ; ປະສິດທິພາບຕົວຈິງອາດແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະເຄື່ອງ.
ການຕັ້ງຄ່າທີ່ມີໃຫ້ບໍລິການ
ສະຕັອກ ແລະ ລາຄາອັບເດດແບບສົດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ລາຄາສຸດທ້າຍຈະຖືກຢືນຢັນກ່ອນທ່ານສັ່ງຊື້.
ກຳລັງໂຫຼດລາຄາແບບສົດ…
Q RTX 8000 ເໝາະສຳລັບຫຍັງ
ການອະນຸມານ Large Language Model
ຄວາມຈຸ VRAM 45 GB ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດໂຫຼດໂມເດວພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ເຂົ້າສູ່ໜ່ວຍຄວາມຈຳໄດ້ ໂດຍໃຊ້ເທມເພລດທີ່ພ້ອມໃຊ້ ເຊັ່ນ vLLM ແລະ Ollama.
ການ Fine-Tuning ໂມເດວທີ່ໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳສູງ
ຝຶກ ແລະ ປັບແຕ່ງໂມເດວ deep learning ດ້ວຍ PyTorch ໂດຍບໍ່ເກີດຂໍ້ຜິດພາດ out-of-memory ໃນວຽກທີ່ໃຊ້ batch ຂະໜາດໃຫຍ່.
ຂັ້ນຕອນການສ້າງພາບທີ່ຊັບຊ້ອນ
ດຳເນີນ pipeline ComfyUI ຫຼາຍຂັ້ນຕອນ ທີ່ຕ້ອງເກັບ checkpoint ແລະ control net ຫຼາຍໄຟລ໌ໄວ້ໃນໜ່ວຍຄວາມຈຳ 45 GB ພ້ອມກັນ.
ການເຣນເດີ ແລະ ການຈຳລອງສຳລັບເວີກສະຖານີ
ຮອງຮັບໄຟລ໌ scene ຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ texture ຄວາມລະອຽດສູງ ທີ່ໄດ້ປະໂຫຍດຈາກຮາດແວເວີກສະຖານີ Turing ແລະ VRAM ທີ່ກວ້າງຂວາງ.
ນີ້ເປັນ GPU ທີ່ເໝາະສົມກັບທ່ານບໍ?
ເລືອກ Q RTX 8000 ເມື່ອຄວາມຈຸ VRAM ເປັນຂໍ້ຈຳກັດຫຼັກ ແລະ ທ່ານຕ້ອງການ 45 GB ໃນ GPU ໃບດຽວ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຈ່າຍເພື່ອຄວາມໄວການປະມວນຜົນຂອງ datacenter ຮຸ່ນໃໝ່. ຖ້າວຽກຂອງທ່ານຕ້ອງການປະສິດທິພາບສູງກວ່າປະມານ 11.9 TFLOPS ແລະ ແບນວິດ 434 GB/s ໃຫ້ຍ້າຍໄປໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະກຳໃໝ່ກວ່າ ຫຼື ເລືອກ GPU ສຳລັບຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ນ້ອຍກວ່າ ຖ້າໂມເດວຂອງທ່ານພໍດີກັບໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ໜ້ອຍກວ່າ.
ປຽບທຽບກັບ GPU ທີ່ຄ້າຍກັນ
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
Q RTX 8000 ເໝາະກັບການອະນຸມານ ແລະ fine-tuning ຂອງ LLM ບໍ?
ເໝາະ. ຄວາມຈຸ VRAM 45 GB ເຮັດໃຫ້ສາມາດເກັບນ້ຳໜັກໂມເດວຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ context window ທີ່ບໍ່ສາມາດໃສ່ໃນ GPU ສຳລັບຜູ້ບໍລິໂພກທົ່ວໄປໄດ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ ເນື່ອງຈາກເປັນສະຖາປັດຕະຍະກຳ Turing ທີ່ມີແບນວິດໜ່ວຍຄວາມຈຳປະມານ 434 GB/s ຄວາມໄວໃນການສ້າງ token ແລະ ການຝຶກໂມເດວຈະຊ້າກວ່າ GPU datacenter ຮຸ່ນໃໝ່.
Compute capability 7.5 ຮອງຮັບຊອບແວຫຍັງແດ່?
Compute capability 7.5 ແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງສະຖາປັດຕະຍະກຳ NVIDIA Turing ແລະ ຮອງຮັບ framework deep learning ມາດຕະຖານ ຜ່ານເທມເພລດ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama ແລະ ComfyUI ຂອງພວກເຮົາ. ກະລຸນາຮັບຊາບວ່າ ຟີເຈີບາງຢ່າງທີ່ມີໃນສະຖາປັດຕະຍະກຳໃໝ່ກວ່າ ບໍ່ຮອງຮັບໂດຍກົງໃນຮາດແວ Turing.
GPU ນີ້ປຽບທຽບກັບຕົວເລືອກອື່ນໃນ ONIE ແນວໃດ?
ໃນຖານະ GPU ລະດັບເວີກສະຖານີ Q RTX 8000 ໃຫ້ຄວາມຈຸໜ່ວຍຄວາມຈຳ 45 GB ຫຼາຍກວ່າ GPU ສຳລັບຜູ້ບໍລິໂພກທົ່ວໄປ ແຕ່ປະສິດທິພາບການຄຳນວນປະມານ 11.9 TFLOPS ຖືວ່າປານກາງເມື່ອທຽບກັບສະຖາປັດຕະຍະກຳໃໝ່. ມັນເປັນທາງເລືອກທີ່ເໝາະສົມເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຄວາມຈຸໜ່ວຍຄວາມຈຳສູງ ຫຼາຍກວ່າຄວາມໄວໃນການປະມວນຜົນສູງສຸດ.
ການເກັບເງິນ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງເຮັດວຽກແນວໃດເມື່ອເຊົ່າ GPU ນີ້?
ONIE ເກັບເງິນຕາມຊົ່ວໂມງ ດັ່ງນັ້ນທ່ານຈ່າຍພຽງສຳລັບເວລາທີ່ instance ເປີດໃຊ້ງານຢູ່. ທ່ານສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍກົງຜ່ານ SSH ຫຼື ເລີ່ມໃຊ້ງານທັນທີໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຕັ້ງຄ່າໄວ້ລ່ວງໜ້າ ລວມທັງ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama ແລະ ComfyUI.
ເຊົ່າ Q RTX 8000 ເປັນຊົ່ວໂມງ
ສ້າງບັນຊີ, ເລືອກການຕັ້ງຄ່າ ແລະ ເຊື່ອມຕໍ່ຜ່ານ SSH. ການຄິດໄລ່ຄ່າບໍລິການຈະຢຸດເມື່ອທ່ານລຶບ GPU.
ເຊົ່າ Q RTX 8000