NVIDIA A100 SXM4 GPU तासाने भाड्याने घ्या
NVIDIA A100 SXM4 हे Ampere आर्किटेक्चरवरील डेटासेंटर GPU आहे, ज्यामध्ये 40 GB VRAM आणि 400 W पॉवर एनव्हेलप आहे. ते सुमारे 1313 GB/s मेमरी बँडविड्थ आणि compute capability 8.0 वर सुमारे 15.6 TFLOPS single-precision compute देते. ONIE वर प्रति-तास बिलिंग, थेट SSH ॲक्सेस आणि PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI यांसह तयार टेम्पलेट्ससह भाड्याने घ्या.
तपशील
प्रति GPU VRAM
आर्किटेक्चर
कंप्यूट क्षमता
FP32 कंप्यूट
मेमरी बँडविड्थ
पॉवर मर्यादा
सध्या सूचीबद्ध मशीनसाठी इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदात्याने नोंदवलेली मूल्ये; प्रत्यक्ष कार्यक्षमता मशीननुसार बदलू शकते.
उपलब्ध कॉन्फिगरेशन
थेट स्टॉक आणि किंमती, सतत अपडेट होत आहेत. ऑर्डर करण्यापूर्वी अंतिम किंमत निश्चित केली जाते.
थेट किंमती लोड होत आहेत…
A100 SXM4 कशासाठी उपयुक्त आहे
LLM इन्फरन्स आणि सर्विंग
पूर्व-कॉन्फिगर केलेले vLLM किंवा Ollama टेम्पलेट्स वापरून, उच्च मेमरी थ्रुपुटसह, 40 GB VRAM मध्ये बसणारी भाषा मॉडेल्स चालवा.
डीप लर्निंग प्रशिक्षण
Ampere डेटासेंटर आर्किटेक्चरवर सुमारे 1313 GB/s मेमरी बँडविड्थसह PyTorch/CUDA मध्ये न्यूरल नेटवर्क्सचे प्रशिक्षण आणि फाइन-ट्यूनिंग करा.
बॅच इमेज जनरेशन
उच्च-रिझोल्यूशन डिफ्यूजन आउटपुट तयार करा आणि ग्राहक-दर्जाच्या मेमरी मर्यादांचा सामना न करता ComfyUI मध्ये जटिल वर्कफ्लो चालवा.
वैज्ञानिक संगणन
compute capability 8.0 आणि SXM4 फॉर्म-फॅक्टर पॉवर मर्यादांचा फायदा घेणारे मेमरी-केंद्रित सिम्युलेशन आणि डेटा प्रोसेसिंग वर्कलोड चालवा.
हा तुमच्यासाठी योग्य GPU आहे का?
जेव्हा तुमचे प्रशिक्षण किंवा इन्फरन्स वर्कलोड ग्राहक GPU मेमरी मर्यादा ओलांडतात आणि डेटासेंटर मेमरी बँडविड्थ आवश्यक असते, तेव्हा 40 GB A100 SXM4 निवडा. जर तुमची अनक्वांटाइज्ड मॉडेल्स 40 GB पेक्षा मोठी असतील तर उच्च VRAM असलेले डेटासेंटर GPU निवडा, किंवा हलक्या इन्फरन्स आणि डेव्हलपमेंटसाठी लहान वर्कस्टेशन किंवा ग्राहक कार्ड निवडा.
तत्सम GPU सोबत तुलना करा
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
40 GB A100 SXM4 LLM इन्फरन्स आणि फाइन-ट्यूनिंगसाठी योग्य आहे का?
होय, त्याची 40 GB VRAM आणि सुमारे 1313 GB/s मेमरी बँडविड्थ मध्यम आकाराच्या भाषा मॉडेल्सची सेवा आणि पॅरामीटर-कार्यक्षम फाइन-ट्यूनिंगसाठी त्याला योग्य बनवते. प्रदान केलेले vLLM, Ollama किंवा PyTorch/CUDA टेम्पलेट्स वापरून तुम्ही मॉडेल्स पटकन डिप्लॉय करू शकता.
हे 40 GB SXM4 मॉडेल इतर डेटासेंटर GPU च्या तुलनेत कसे आहे?
SXM4 प्रकार 400 W थर्मल डिझाइन पॉवरवर चालतो, Ampere आर्किटेक्चरवर compute capability 8.0 सह सतत डेटासेंटर कार्यक्षमता देतो. जर तुमच्या वर्कलोडला मॉडेल शार्डिंग टाळण्यासाठी 40 GB पेक्षा जास्त मेमरीची आवश्यकता असेल, तर उच्च-क्षमतेच्या Ampere किंवा नवीन पिढीच्या डेटासेंटर GPU कडे वळण्याचा विचार करा.
ONIE वर A100 SXM4 साठी बिलिंग कशी चालते?
तुमचे भाडे सक्रिय असेपर्यंत इन्स्टन्सेसना प्रति-तास आधारावर बिल केले जाते. यामुळे तुम्ही गहन प्रशिक्षण किंवा बॅच इन्फरन्स जॉब चालवू शकता आणि पूर्ण झाल्यावर इन्स्टन्स बंद करू शकता.
माझ्या A100 SXM4 इन्स्टन्सशी कसे कनेक्ट करावे आणि ते कसे सेट करावे?
तुम्हाला मशीनवर थेट SSH ॲक्सेस तसेच PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama आणि ComfyUI साठी वापरण्यास तयार टेम्पलेट्स मिळतात. लाँचच्या वेळी तुमचा आवडता टेम्पलेट निवडा आणि लगेच काम सुरू करा.
A100 SXM4 तासाच्या दराने भाड्याने घ्या
खाते तयार करा, कॉन्फिगरेशन निवडा आणि SSH द्वारे कनेक्ट करा. GPU हटवताच बिलिंग थांबते.
A100 SXM4 भाड्याने घ्या