GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

NVIDIA A800 PCIE GPU മണിക്കൂർ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുക

Q: വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ വർക്ക്ലോഡുകൾക്ക് NVIDIA A800 PCIE അനുയോജ്യമാണോ?

അതെ. അതിന്റെ 80 GB VRAMഉം ഏകദേശം 1598 GB/s മെമ്മറി ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും സാധാരണ കൺസ്യൂമർ കാർഡുകളുടെ ശേഷി കവിയുന്ന വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ സർവ് ചെയ്യുന്നതിനും ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതിനും അതിനെ നന്നായി യോജിപ്പിക്കുന്നു. ആധുനിക AI ഫ്രെയിംവർക്കുകളുമായി വിശാലമായ അനുയോജ്യതയ്ക്കായി ഇത് CUDA compute capability 8.0 പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.

NVIDIA A800 PCIE ഒരു Ampere ആർക്കിടെക്ചർ ഡാറ്റാസെന്റർ GPU ആണ്. ഇതിൽ 80 GB VRAM ഉണ്ട്. ഏകദേശം 1598 GB/s മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്തും ഏകദേശം 15.6 TFLOPS സിംഗിൾ-പ്രിസിഷൻ പ്രകടനവും 300 W പവർ പരിധിക്കുള്ളിൽ ഇത് നൽകുന്നു. ONIE-ൽ, ഈ കാർഡ് പ്രതിമണിക്കൂർ ബില്ലിംഗോടെയും പൂർണ്ണ SSH ആക്സസോടെയും PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI എന്നിവയ്ക്കുള്ള റെഡി ടെംപ്ലേറ്റുകളോടെയും വിന്യസിക്കാം.

A800 PCIE വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുക

സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ

ഓരോ GPU-ക്കും VRAM

80 GB

ആർക്കിടെക്ചർ

NVIDIA Ampere

കംപ്യൂട്ട് കപ്പാസിറ്റി

8.0

FP32 കംപ്യൂട്ട്

≈ 15.6 TFLOPS

മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത്

≈ 1,598 GB/s

പവർ പരിധി

300 W

ഇപ്പോൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്തിരിക്കുന്ന മെഷീനുകൾക്കായി ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ദാതാവ് നൽകിയ മൂല്യങ്ങളാണിവ; യഥാർത്ഥ പ്രകടനം ഓരോ മെഷീനിലും വ്യത്യാസപ്പെടാം.

ലഭ്യമായ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ

തത്സമയ സ്റ്റോക്കും വിലകളും തുടർച്ചയായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഓർഡർ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് അന്തിമ വില സ്ഥിരീകരിക്കപ്പെടും.

തത്സമയ വിലകൾ ലോഡ് ചെയ്യുന്നു…

A800 PCIE ഏതിനൊക്കെ അനുയോജ്യമാണ്

വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ ഇൻഫറൻസ്

മുൻകൂട്ടി ക്രമീകരിച്ച vLLM അല്ലെങ്കിൽ Ollama ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, 80 GB VRAM ബഫറിൽ പൂർണ്ണമായി വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്യുക.

ഡീപ് ലേണിംഗ് ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്

മെമ്മറി തടസ്സങ്ങൾ നേരിടാതെ, PyTorch/CUDA-യിൽ വലിയ ബാച്ച് സൈസുകളും ദീർഘ context വിൻഡോകളും ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.

ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ്

ഏകദേശം 1598 GB/s മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ-തീവ്ര ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് വർക്ക്‌ലോഡുകളും embeddings-ഉം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക.

സങ്കീർണ്ണ ജനറേറ്റീവ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ

ഒന്നിലധികം ചെക്ക്പോയിന്റുകൾ ഒരേസമയം മെമ്മറിയിൽ ലോഡ് ചെയ്ത് നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട്, ComfyUI-യിൽ മൾട്ടി-മോഡൽ ഡിഫ്യൂഷൻ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.

ഇത് നിങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ GPU ആണോ?

നിങ്ങളുടെ പ്രധാന ആവശ്യം ശുദ്ധമായ സിംഗിൾ-പ്രിസിഷൻ കംപ്യൂട്ടിനേക്കാൾ വലിയ AI മോഡലുകൾക്കുള്ള 80 GB മെമ്മറി ശേഷിയാണെങ്കിൽ A800 PCIE തിരഞ്ഞെടുക്കുക. നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ലോഡ് ചെറിയ മെമ്മറി ഫുട്പ്രിന്റിൽ ഒതുങ്ങുന്നുവെങ്കിൽ, കുറഞ്ഞ VRAM ഉള്ള വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ കൺസ്യൂമർ GPU കൂടുതൽ അനുയോജ്യമാണ്. കംപ്യൂട്ട്-ബൗണ്ട് ജോലികൾക്ക് പുതിയ തലമുറയിലെ ഡാറ്റാസെന്റർ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ കൂടുതൽ പ്രയോജനകരമായേക്കാം.

സമാന GPU-കളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക

GPU	ഓരോ GPU-ക്കും VRAM	ആർക്കിടെക്ചർ	FP32 കംപ്യൂട്ട്	മണിക്കൂറിന് മുതൽ	വിശദാംശങ്ങൾ
A800 PCIE	80 GB	Ampere	≈ 15.6 TFLOPS	—
CMP 170HX	64 GB	Ampere	≈ 12.1 TFLOPS	—	വിശദാംശങ്ങൾ
A100 PCIE	40 GB	Ampere	≈ 15.6 TFLOPS	—	വിശദാംശങ്ങൾ
A100 SXM4	40 GB	Ampere	≈ 15.6 TFLOPS	—	വിശദാംശങ്ങൾ

പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ വർക്ക്ലോഡുകൾക്ക് NVIDIA A800 PCIE അനുയോജ്യമാണോ?

അതെ. അതിന്റെ 80 GB VRAMഉം ഏകദേശം 1598 GB/s മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്തും സാധാരണ കൺസ്യൂമർ കാർഡുകളുടെ ശേഷി കവിയുന്ന വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ സർവ് ചെയ്യുന്നതിനും ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതിനും അതിനെ നന്നായി യോജിപ്പിക്കുന്നു. ആധുനിക AI ഫ്രെയിംവർക്കുകളുമായി വിശാലമായ അനുയോജ്യതയ്ക്കായി ഇത് CUDA compute capability 8.0 പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.

ഈ GPU ചെറിയ അല്ലെങ്കിൽ പുതിയ ഡാറ്റാസെന്റർ മോഡലുകളുമായി എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു?

Ampere ആർക്കിടെക്ചറിൽ വലിയ 80 GB മെമ്മറി പൂളാണ് A800 PCIE നൽകുന്നത്. കുറഞ്ഞ ശേഷിയുള്ള കാർഡുകളെ അപേക്ഷിച്ച് മെമ്മറി-ബൗണ്ട് ജോലികൾക്ക് ഇത് അനുയോജ്യമാണ്. എന്നാൽ ഏകദേശം 15.6 TFLOPS സിംഗിൾ-പ്രിസിഷൻ പ്രകടനമുള്ളതിനാൽ, മെമ്മറി ശേഷിക്ക് പകരം അസംസ്കൃത കംപ്യൂട്ടിനെ ആശ്രയിക്കുന്ന വർക്ക്ലോഡുകൾ പുതിയ ആർക്കിടെക്ചർ തലമുറകളിൽ വേഗത്തിൽ പ്രവർത്തിച്ചേക്കാം.

എന്റെ A800 PCIE ഇൻസ്റ്റൻസ് എങ്ങനെ കണക്ട് ചെയ്ത് കോൺഫിഗർ ചെയ്യാം?

ONIE-ലെ ഓരോ ഇൻസ്റ്റൻസിലും നിങ്ങളുടെ എൻവയോൺമെന്റിന്മേൽ പൂർണ്ണ നിയന്ത്രണത്തിനായി നേരിട്ടുള്ള SSH ആക്സസ് ഉൾപ്പെടുന്നു. PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI എന്നിവയ്ക്കുള്ള റെഡി ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഉടൻ ആരംഭിക്കാനും നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും.

A800 PCIE വാടകയ്ക്കെടുക്കുന്നതിന് ബില്ലിംഗ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു?

ONIE എല്ലാ GPU ഇൻസ്റ്റൻസുകൾക്കും ലളിതമായ പ്രതിമണിക്കൂർ ബില്ലിംഗ് ആണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഇൻസ്റ്റൻസ് സജീവമായിരിക്കുന്ന സമയത്തിന് മാത്രം പണം നൽകിയാൽ മതി, ആവശ്യാനുസരണം നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെന്റർ കംപ്യൂട്ട് ഉപയോഗം സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു.

A800 PCIE മണിക്കൂർ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുക

ഒരു അക്കൗണ്ട് സൃഷ്ടിക്കുക, കോൺഫിഗറേഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, SSH വഴി കണക്ട് ചെയ്യുക. GPU ഡിലീറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ ബില്ലിംഗ് നിർത്തും.

A800 PCIE വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുക

എല്ലാ GPU-കളും →