နာရီလိုက် NVIDIA CMP 170HX GPU ငှားရမ်းပါ
NVIDIA CMP 170HX သည် Ampere ဗိသုကာဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော datacenter GPU ဖြစ်ပြီး VRAM 64 GB နှင့် 250 W TDP ပါဝင်ပါသည်။ memory bandwidth ခန့်မှန်း 1516 GB/s နှင့် single-precision compute ခန့်မှန်း 12.1 TFLOPS ကို compute capability 8.0 ဖြင့် ပေးစွမ်းပါသည်။ ONIE တွင် ဤကဒ်ကို တစ်နာရီချင်းငွေချေစနစ်၊ အပြည့်အဝ SSH access နှင့် PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI အတွက် အသင့်သုံး template များဖြင့် deploy လုပ်နိုင်ပါသည်။
သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
Architecture
Compute capability
FP32 ကွန်ပျူတ်
Memory bandwidth
ပါဝါ ကန့်သတ်ချက်
ယခု စာရင်းပါ စက်များအတွက် အခြေခံအဆောက်အအုံ ပံ့ပိုးသူက တင်ပြထားသော တန်ဖိုးများ ဖြစ်ပါသည်။ စက်တစ်လုံးချင်းစီအလိုက် တကယ့်စွမ်းဆောင်ရည် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
ရရှိနိုင်သော ဖွဲ့စည်းပုံများ
လက်ရှိ ကုန်ပစ္စည်းနှင့် ဈေးနှုန်းများကို အမြဲတမ်း အသစ်ပြောင်းလဲပေးထားပါသည်။ နောက်ဆုံးဈေးနှုန်းကို မှာယူမီ အတည်ပြုပါမည်။
လက်ရှိ ဈေးနှုန်းများ ဖွင့်နေသည်…
CMP 170HX ၏ အသုံးဝင်ပုံ
မှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ချက်ရှိသော LLM Inference
vLLM သို့မဟုတ် Ollama မှတစ်ဆင့် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးပါ။ VRAM 64 GB စွမ်းရည်နှင့် memory bandwidth ခန့်မှန်း 1516 GB/s ကို အသုံးပြုပါ။
မှတ်ဉာဏ်ပမာဏမြင့်သော Deep Learning
မော်ဒယ်များကို စက်ပစ္စည်းများအကြား ခွဲခြမ်းစရာမလိုဘဲ၊ memory စွမ်းရည်ကြီးမားပြီး compute capability 8.0 လိုအပ်သော PyTorch/CUDA workload များကို လည်ပတ်ပါ။
ရှုပ်ထွေးသော ပုံဖန်တီးမှု Workflow များ
ComfyUI တွင် ကြီးမားသော diffusion checkpoint များနှင့် ControlNet များစွာကို 64 GB memory pool အတွင်း တစ်ပြိုင်နက်တည်း load လုပ်ပါ။
ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် Simulation
250 W power envelope အတွင်း memory throughput မြင့်မားခြင်းမှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိသော memory-intensive datacenter လုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်ပါ။
ဤ GPU သည် သင့်အတွက် သင့်တော်ပါသလား?
သင့် workload သည် raw single-precision compute ထက် memory capacity နှင့် bandwidth ကြောင့် ကန့်သတ်ခံရသည့်အခါ CMP 170HX ကို ရွေးချယ်ပါ။ training iteration များ ပိုမြန်ရန် လိုအပ်ပါက compute throughput ပိုမြင့်သော GPU ကို ရွေးပါ။ မော်ဒယ်များသည် VRAM 64 GB မလိုအပ်ပါက သေးငယ်သော consumer card ကို ရွေးချယ်ပါ။
ဆင်တူ GPU များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန်
မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
CMP 170HX သည် LLM inference အတွက် သင့်တော်ပါသလား?
ဟုတ်ကဲ့၊ VRAM 64 GB နှင့် memory bandwidth ခန့်မှန်း 1516 GB/s ကြောင့် vLLM နှင့် Ollama ကဲ့သို့ template များကို အသုံးပြု၍ ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို load လုပ်ပြီး ဝန်ဆောင်မှုပေးရန် သင့်တော်ပါသည်။ သို့သော် single-precision compute ခန့်မှန်း 12.1 TFLOPS ကိုသာ ပေးသောကြောင့် compute density ပိုမြင့်သော datacenter GPU များထက် prompt processing နှေးပါမည်။
ဤ GPU သည် စံ datacenter accelerator များနှင့် ယှဉ်လျှင် ဘယ်လိုရှိပါသလဲ?
CMP 170HX သည် စံ Ampere datacenter ကဒ်များနှင့် ဆင်တူသော VRAM 64 GB buffer ကြီးမားမှုနှင့် memory bandwidth မြင့်မားမှုကို ပေးပြီး 250 W TDP ဖြင့် လည်ပတ်ပါသည်။ အဓိက trade-off မှာ compute throughput ခန့်မှန်း 12.1 TFLOPS ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် compute ပြင်းထန်သော workload များထက် memory-bound လုပ်ငန်းများအတွက် ပိုသင့်တော်ပါသည်။
ဤ GPU အတွက် ဘယ် software environment များ ရရှိနိုင်ပါသလဲ?
ဤကဒ်သည် CUDA compute capability 8.0 ကို ပံ့ပိုးပြီး ONIE တွင် PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama နှင့် ComfyUI အပါအဝင် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော template များဖြင့် စတင်နိုင်ပါသည်။ စိတ်ကြိုက် library များ ထည့်သွင်းရန်နှင့် environment စီမံခန့်ခွဲရန် SSH access ကိုလည်း တိုက်ရိုက်ရရှိပါသည်။
CMP 170HX ငှားရမ်းသောအခါ ငွေချေစနစ် ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်ပါသလဲ?
ONIE ရှိ instance များသည် တစ်နာရီချင်းငွေချေစနစ်ကို အသုံးပြုသောကြောင့် GPU ဖွင့်ထားသည့်ကာလအတွက်သာ ငွေပေးရပါမည်။
CMP 170HX ကို နာရီအလိုက် ငှားပါ
အကောင့်ဖွင့်ပါ၊ ဖွဲ့စည်းပုံ ရွေးချယ်ပြီး SSH မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်ပါ။ GPU ကို ဖျက်သည့်အခါ အခကြေးငွေ ရပ်ဆိုင်းပါမည်။
CMP 170HX ငှားရန်