लॉग इन
GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

NVIDIA A800 PCIE GPU तासाने भाड्याने घ्या

NVIDIA A800 PCIE हे Ampere आर्किटेक्चरवर आधारित डेटासेंटर GPU असून त्यात 80 GB VRAM आहे. ते 300 W पॉवर मर्यादेत सुमारे 1598 GB/s मेमरी बँडविड्थ आणि सुमारे 15.6 TFLOPS सिंगल-प्रिसिजन कार्यक्षमता देते. ONIE वर तुम्ही हे कार्ड प्रति-तास बिलिंग, पूर्ण SSH प्रवेश आणि PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama व ComfyUI साठी तयार टेम्पलेट्ससह डिप्लॉय करू शकता.

A800 PCIE भाड्याने घ्या

तपशील

प्रति GPU VRAM

80 GB

आर्किटेक्चर

NVIDIA Ampere

कंप्यूट क्षमता

8.0

FP32 कंप्यूट

≈ 15.6 TFLOPS

मेमरी बँडविड्थ

≈ 1,598 GB/s

पॉवर मर्यादा

300 W

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…

A800 PCIE कशासाठी उपयुक्त आहे

लार्ज लँग्वेज मॉडेल इन्फरन्स

पूर्व-कॉन्फिगर केलेले vLLM किंवा Ollama टेम्पलेट्स वापरून मोठे भाषा मॉडेल पूर्णपणे 80 GB VRAM बफरमध्ये होस्ट करा.

डीप लर्निंग फाइन-ट्यूनिंग

PyTorch/CUDA मध्ये मोठ्या बॅच साइझ आणि दीर्घ context विंडोसह मॉडेल प्रशिक्षित व फाइन-ट्यून करा, मेमरी अडथळ्यांचा सामना न करता.

उच्च-थ्रूपुट बॅच प्रक्रिया

डेटा-इंटेन्सिव्ह न्यूरल नेटवर्क वर्कलोड आणि एम्बेडिंग्ज प्रक्रिया करण्यासाठी सुमारे 1598 GB/s मेमरी बँडविड्थचा वापर करा.

जटिल जनरेटिव्ह वर्कफ्लो

ComfyUI मध्ये मल्टी-मॉडेल डिफ्यूजन पाइपलाइन चालवा, आणि एकाच वेळी अनेक चेकपॉइंट्स मेमरीमध्ये लोड ठेवा.

हा तुमच्यासाठी योग्य GPU आहे का?

जेव्हा तुमची मुख्य गरज कच्च्या सिंगल-प्रिसिजन कंप्यूटपेक्षा मोठ्या प्रमाणातील AI मॉडेलसाठी 80 GB मेमरी क्षमता असेल, तेव्हा A800 PCIE निवडा. तुमचा वर्कलोड लहान मेमरी फूटप्रिंटमध्ये बसत असेल, तर कमी VRAM असलेली वर्कस्टेशन किंवा कन्झ्युमर GPU अधिक योग्य आहे, तर compute-bound कामांना नव्या पिढीच्या डेटासेंटर आर्किटेक्चरचा फायदा होऊ शकतो.

तत्सम GPU सोबत तुलना करा

GPUप्रति GPU VRAMआर्किटेक्चरFP32 कंप्यूटप्रति तास पासूनतपशील
A800 PCIE80 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS—
CMP 170HX64 GBAmpere≈ 12.1 TFLOPS—तपशील
A100 PCIE40 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS—तपशील
A100 SXM440 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS—तपशील

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न

NVIDIA A800 PCIE मोठ्या भाषा मॉडेल वर्कलोडसाठी योग्य आहे का?

होय, त्याची 80 GB VRAM आणि सुमारे 1598 GB/s मेमरी बँडविड्थ यामुळे सामान्य कन्झ्युमर कार्डांच्या क्षमतेपेक्षा मोठे असलेले भाषा मॉडेल सर्व्ह करण्यासाठी आणि फाइन-ट्यून करण्यासाठी ते उत्तम ठरते. आधुनिक AI फ्रेमवर्कशी विस्तृत सुसंगततेसाठी ते CUDA compute capability 8.0 ला सपोर्ट करते.

हा GPU लहान किंवा नव्या डेटासेंटर मॉडेलशी कसा तुलना करतो?

A800 PCIE मध्ये Ampere आर्किटेक्चरवर 80 GB ची मोठी मेमरी पूल आहे, ज्यामुळे कमी क्षमतेच्या कार्डांच्या तुलनेत memory-bound कामांसाठी ते आदर्श ठरते. तथापि, सुमारे 15.6 TFLOPS सिंगल-प्रिसिजन कार्यक्षमतेसह, मेमरी क्षमतेऐवजी कच्च्या कंप्यूटवर अवलंबून असलेले वर्कलोड नव्या आर्किटेक्चर पिढ्यांवर अधिक वेगाने चालू शकतात.

मी माझ्या A800 PCIE इन्स्टन्सशी कसे कनेक्ट होऊ आणि कॉन्फिगर करू?

ONIE वरील प्रत्येक इन्स्टन्समध्ये तुमच्या वातावरणावर पूर्ण नियंत्रणासाठी थेट SSH प्रवेश समाविष्ट आहे. PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama व ComfyUI साठी तयार टेम्पलेट्स वापरून तुम्ही लगेच सुरुवातही करू शकता.

A800 PCIE भाड्याने घेण्यासाठी बिलिंग कसे चालते?

ONIE सर्व GPU इन्स्टन्ससाठी सोपी प्रति-तास बिलिंग वापरते. तुमचा इन्स्टन्स सक्रिय असलेल्या वेळेसाठीच तुम्ही पैसे देता, ज्यामुळे गरजेनुसार तुमचा डेटासेंटर कंप्यूट वापर वाढवता किंवा कमी करता येतो.

A800 PCIE तासाच्या दराने भाड्याने घ्या

खाते तयार करा, कॉन्फिगरेशन निवडा आणि SSH द्वारे कनेक्ट करा. GPU हटवताच बिलिंग थांबते.

A800 PCIE भाड्याने घ्या

सर्व GPU →