GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace

NVIDIA RTX 6000Ada GPU മണിക്കൂർ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുക

NVIDIA RTX 6000Ada എന്നത് Ada Lovelace ആർക്കിടെക്ചറിലുള്ള ഒരു വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ GPU ആണ്, ഇത് ONIE-ൽ ആവശ്യാനുസരണം വാടകയ്ക്ക് ലഭ്യമാണ്. ഇതിൽ 48 GB VRAM, ഏകദേശം 81.4 TFLOPS സിംഗിൾ-പ്രിസിഷൻ കമ്പ്യൂട്ട്, ഏകദേശം 764 GB/s മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത്, 300 W പവർ എൻവലപ്പ് എന്നിവയുണ്ട്. കമ്പ്യൂട്ട് കപ്പാസിറ്റി 8.9 ഉള്ളതിനാൽ, മെമ്മറി-ഇന്റൻസീവ് ആയ പ്രൊഫഷണൽ ഗ്രാഫിക്സ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ലോഡുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഇതിന് കഴിയും.

സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ

ഓരോ GPU-ക്കും VRAM

48 GB

ആർക്കിടെക്ചർ

NVIDIA Ada Lovelace

കംപ്യൂട്ട് കപ്പാസിറ്റി

8.9

FP32 കംപ്യൂട്ട്

≈ 81.4 TFLOPS

മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത്

≈ 764 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…

RTX 6000Ada ഏതിനൊക്കെ അനുയോജ്യമാണ്

LLM ഇൻഫറൻസ്

48 GB VRAM ശേഷിയുടെ പ്രയോജനം ലഭിക്കുന്ന, മുൻകൂട്ടി കോൺഫിഗർ ചെയ്ത vLLM അല്ലെങ്കിൽ Ollama ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.

മോഡൽ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗും പരിശീലനവും

കമ്പ്യൂട്ട് കപ്പാസിറ്റി 8.9 ഉം PyTorch/CUDA ടെംപ്ലേറ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ബാച്ച് സൈസുകളോടെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുക.

ജനറേറ്റീവ് മീഡിയ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ

ഉയർന്ന റെസലൂഷനിലുള്ള ചിത്രങ്ങളും വീഡിയോയും ജനറേറ്റ് ചെയ്യാൻ ComfyUI വിന്യസിക്കുക, സങ്കീർണ്ണമായ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ പൂർണ്ണമായും മെമ്മറിയിൽ നിലനിർത്തുക.

വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ റെൻഡറിംഗും സിമുലേഷനും

സങ്കീർണ്ണമായ സ്പേഷ്യൽ റെൻഡറിംഗിനും ശാസ്ത്രീയ സിമുലേഷനുകൾക്കും Ada Lovelace ആർക്കിടെക്ചറും ഏകദേശം 81.4 TFLOPS സിംഗിൾ-പ്രിസിഷൻ പ്രകടനവും ഉപയോഗിക്കുക.

ഇത് നിങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ GPU ആണോ?

നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ലോഡ് ഉപഭോക്തൃ GPU-വിന്റെ മെമ്മറി പരിധി കവിയുകയും Ada Lovelace ആർക്കിടെക്ചർ സവിശേഷതകളോടൊപ്പം 48 GB VRAM ആവശ്യമാവുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ RTX 6000Ada തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ലഘു ഇൻഫറൻസിന് ചെറിയ ഉപഭോക്തൃ GPU തിരഞ്ഞെടുക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾക്ക് ഏകദേശം 764 GB/s-നേക്കാൾ കൂടുതൽ മെമ്മറി ശേഷിയോ ഉയർന്ന മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്തോ ആവശ്യമെങ്കിൽ ഉയർന്ന മെമ്മറിയുള്ള ഡാറ്റാസെന്റർ GPU-ലേക്ക് മാറുക.

സമാന GPU-കളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക

GPUഓരോ GPU-ക്കും VRAMആർക്കിടെക്ചർFP32 കംപ്യൂട്ട്മണിക്കൂറിന് മുതൽവിശദാംശങ്ങൾ
RTX 6000Ada48 GBAda Lovelace≈ 81.4 TFLOPS—
L40S45 GBAda Lovelace≈ 73.3 TFLOPS—വിശദാംശങ്ങൾ
RTX PRO 500048 GBBlackwell≈ 69.6 TFLOPS—വിശദാംശങ്ങൾ
RTX 6000D84 GBBlackwell≈ 77.6 TFLOPS—വിശദാംശങ്ങൾ

പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

RTX 6000Ada LLM ഇൻഫറൻസിനും ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗിനും അനുയോജ്യമാണോ?

അതെ, 48 GB VRAM-ഉം കമ്പ്യൂട്ട് കപ്പാസിറ്റി 8.9-ഉം ഉള്ളതിനാൽ, സാധാരണ ഉപഭോക്തൃ കാർഡുകളിൽ യോജിക്കാത്ത ഇടത്തരം മുതൽ വലിയ വരെയുള്ള ഭാഷാ മോഡലുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യാനും ഇത് അനുയോജ്യമാണ്. vLLM, Ollama, അല്ലെങ്കിൽ PyTorch/CUDA-യ്ക്കുള്ള റെഡി ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ONIE-ൽ വേഗത്തിൽ വർക്ക്ലോഡുകൾ വിന്യസിക്കാം.

ഈ വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ GPU ഉപഭോക്തൃ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാസെന്റർ ബദലുകളുമായി എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു?

അതേ Ada Lovelace തലമുറയിലെ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഉപഭോക്തൃ കാർഡുകളുടെ ഇരട്ടി മെമ്മറി RTX 6000Ada നൽകുന്നു, 300 W TDP-യിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ പ്രധാന തടസ്സം ശേഷിയല്ല, മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് ആണെങ്കിൽ, ഉയർന്ന ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് മെമ്മറിയുള്ള ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെന്റർ GPU ഈ കാർഡിന്റെ ഏകദേശം 764 GB/s-നേക്കാൾ വേഗത്തിൽ ഡാറ്റ കൈമാറും.

RTX 6000Ada ഇൻസ്റ്റൻസിലേക്ക് എങ്ങനെ കണക്ട് ചെയ്യാം, അതിൽ എന്ത് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉൾപ്പെടുന്നു?

ഇൻസ്റ്റൻസ് പ്രൊവിഷൻ ചെയ്ത ഉടൻ നിങ്ങൾക്ക് പൂർണ്ണ SSH ആക്സസ് ലഭിക്കും. മാനുവൽ ഡ്രൈവർ സെറ്റപ്പ് ഇല്ലാതെ ജോലി തുടങ്ങാൻ ONIE PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI എന്നിവയുൾപ്പെടെ ഉപയോഗത്തിന് തയ്യാറായ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ നൽകുന്നു.

RTX 6000Ada വാടകയ്ക്കെടുക്കുന്നതിന്റെ ബില്ലിംഗ് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു?

ONIE-ലെ ഇൻസ്റ്റൻസുകൾക്ക് ലളിതമായ മണിക്കൂർ-അടിസ്ഥാന ബില്ലിംഗ് ആണ്. വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ GPU ഇൻസ്റ്റൻസ് സജീവമായിരിക്കുന്ന സമയത്തിന് മാത്രമേ നിങ്ങൾ പണം നൽകേണ്ടതുള്ളൂ.

RTX 6000Ada മണിക്കൂർ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുക

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

RTX 6000Ada വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുക

എല്ലാ GPU-കളും →