နာရီလိုက် NVIDIA L4 GPU ငှားရမ်းပါ
NVIDIA L4 သည် Ada Lovelace architecture ဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော datacenter GPU ဖြစ်ပြီး VRAM 22 GB နှင့် 72 W power envelope ပါဝင်ပါသည်။ single-precision floating-point performance ခန့် 24.2 TFLOPS နှင့် memory bandwidth ခန့် 221 GB/s ကို ပံ့ပိုးပေးပြီး CUDA compute capability 8.9 ကို အသုံးပြုပါသည်။ ONIE ပေါ်တွင် နာရီခွဲအလိုက် ငွေတောင်းခံမှု၊ အပြည့်အဝ SSH access နှင့် PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI အတွက် အသင့်သုံး templates များဖြင့် ငှားရမ်းနိုင်ပါသည်။
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…
L4 ၏ အသုံးဝင်ပုံ
ဘာသာစကားမော်ဒယ် Inference
pre-configured vLLM သို့မဟုတ် Ollama templates ကို အသုံးပြု၍ VRAM 22 GB buffer အတွင်း quantized သို့မဟုတ် အသေးစားမှ အလတ်စား ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို run လုပ်ပါ။
ပုံဖန်တီးမှု Workflows
Ada Lovelace architecture အင်္ဂါရပ်များကို အသုံးပြုရင်း memory 22 GB အတွင်း အဆင်ပြေစွာ ထည့်သွင်းနိုင်သော ComfyUI pipelines များကို deploy လုပ်ပါ။
ပေါ့ပါးသော Fine-Tuning
high-wattage datacenter card မလိုဘဲ PyTorch/CUDA ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် parameter-efficient fine-tuning နှင့် adapter training jobs များကို လုပ်ဆောင်ပါ။
Batch Media နှင့် Vision
72 W အဆင့်သတ်မှတ်ထားသော datacenter GPU ပေါ်တွင် computer vision inference နှင့် video workloads များကို လုပ်ဆောင်ပါ။
ဤ GPU သည် သင့်အတွက် သင့်တော်ပါသလား?
Inference သို့မဟုတ် အလယ်အလတ် training workloads အတွက် VRAM 22 GB နှင့် Ada Lovelace compute capability 8.9 လိုအပ်ပါက L4 ကို ရွေးချယ်ပါ။ မော်ဒယ်များသည် 22 GB ထက်ကျော်လွန်ပါက သို့မဟုတ် memory bandwidth ခန့် 221 GB/s ထက် ပိုမြင့်သော လိုအပ်ချက်ရှိပါက datacenter GPU ကြီးတစ်ခုသို့ ပြောင်းပါ။ memory လိုအပ်ချက်နည်းသော အခြေခံ development အလုပ်များအတွက်မူ ပိုသေးငယ်သော card ကို ရွေးနိုင်ပါသည်။
ဆင်တူ GPU များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန်
မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
NVIDIA L4 သည် LLM inference အတွက် သင့်တော်ပါသလား?
ဟုတ်ကဲ့၊ VRAM 22 GB ဖြင့် အသေးစားနှင့် အလတ်စား ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် quantized weights များကို host လုပ်နိုင်ပါသည်။ ONIE ပေါ်တွင် vLLM သို့မဟုတ် Ollama templates ကို launch လုပ်ပြီး မော်ဒယ်များကို ချက်ချင်း serve လုပ်နိုင်ပါသည်။
L4 ကို ပိုကြီးသော datacenter GPUs များနှင့် ဘယ်လို နှိုင်းယှဉ်ပါသလဲ?
L4 သည် 72 W power draw, single-precision compute ခန့် 24.2 TFLOPS နှင့် memory bandwidth ခန့် 221 GB/s ဖြင့် ထိရောက်မှုအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ ပိုကြီးသော datacenter GPUs များသည် ပြင်းထန်သော training အတွက် VRAM ပိုများပြီး memory bandwidth ပိုမြင့်သော်လည်း L4 မှာ ငွေစရိတ်သက်သာသော inference နှင့် ပေါ့ပါးသော workloads များကို အဓိကထားပါသည်။
ONIE ပေါ်ရှိ L4 အတွက် ဘယ် software templates များ ရနိုင်ပါသလဲ?
PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama နှင့် ComfyUI အတွက် အသင့်သုံး templates များဖြင့် L4 ကို deploy လုပ်နိုင်ပါသည်။ instance အားလုံးတွင် SSH access ပါဝင်သဖြင့် software environment နှင့် CUDA compute capability 8.9 workflows ကို ကိုယ်တိုင် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။
L4 instances အတွက် ငွေတောင်းခံပုံ ဘယ်လိုလဲ?
ONIE သည် L4 instances များကို နာရီခွဲအလိုက် ငွေတောင်းခံပါသည်။ instance ဖွင့်ထားသည့် အချိန်အတွက်သာ ပေးရပါသဖြင့် တိုတောင်းသော စမ်းသပ်မှုများနှင့် ဆက်တိုက် inference အလုပ်များ နှစ်မျိုးလုံးအတွက် လက်တွေ့ကျပါသည်။
L4 ကို နာရီအလိုက် ငှားပါ
အကောင့်ဖွင့်ပါ၊ ဖွဲ့စည်းပုံ ရွေးချယ်ပြီး SSH မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်ပါ။ GPU ကို ဖျက်သည့်အခါ အခကြေးငွေ ရပ်ဆိုင်းပါမည်။
L4 ငှားရန်