घण्टाका आधारमा NVIDIA L4 GPU भाडामा लिनुहोस्
NVIDIA L4 एक Ada Lovelace architecture डेटासेन्टर GPU हो, जसमा 22 GB VRAM र 72 W पावर इन्भेलप छ। यसले लगभग 24.2 TFLOPS single-precision floating-point कार्यसम्पादन र लगभग 221 GB/s मेमोरी ब्यान्डविथ दिन्छ, CUDA compute capability 8.9 सहित। ONIE मा यसलाई प्रति-घण्टा बिलिङ, पूर्ण SSH पहुँच, र PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, तथा ComfyUI का लागि तयार टेम्प्लेटसहित भाडामा लिन सक्नुहुन्छ।
विशिष्टताहरू
प्रति GPU VRAM
आर्किटेक्चर
कम्प्युट क्षमता
FP32 कम्प्युट
मेमोरी ब्यान्डविथ
पावर सीमा
अहिले सूचीबद्ध मेसिनहरूका लागि पूर्वाधार प्रदायकले रिपोर्ट गरेका मानहरू हुन्; वास्तविक कार्यसम्पादन प्रत्येक मेसिनअनुसार फरक हुन सक्छ।
उपलब्ध कन्फिगरेसनहरू
प्रत्यक्ष स्टक र मूल्यहरू लगातार अपडेट हुन्छन्। अन्तिम मूल्य अर्डर गर्नुअघि पुष्टि गरिन्छ।
प्रत्यक्ष मूल्यहरू लोड हुँदैछ…
L4 का लागि उपयुक्त कामहरू
Language Model Inference
पूर्व-कन्फिगर गरिएका vLLM वा Ollama टेम्प्लेट प्रयोग गरेर 22 GB VRAM भित्र quantized वा साना-देखि-मध्यम आकारका language model चलाउनुहोस्।
Image Generation Workflows
Ada Lovelace architecture का सुविधाहरू प्रयोग गर्दै 22 GB मेमोरी भित्र सजिलै अटाउने ComfyUI pipeline हरू डिप्लोय गर्नुहोस्।
Lightweight Fine-Tuning
उच्च-वाट डेटासेन्टर कार्ड आवश्यक नपर्ने PyTorch/CUDA वातावरणमा parameter-efficient fine-tuning र adapter training जब चलाउनुहोस्।
ब्याच मिडिया र भिजन
72 W मा मूल्याङ्कन गरिएको डेटासेन्टर GPU मा computer vision inference र video workload प्रशोधन गर्नुहोस्।
के यो तपाईंका लागि सही GPU हो?
अनुमान (inference) वा मध्यम तालिम (training) कार्यभारका लागि 22 GB VRAM र Ada Lovelace compute capability 8.9 चाहिँदा L4 छान्नुहोस्। तपाईंका मोडेलहरू 22 GB नाघ्छन् वा लगभग 221 GB/s भन्दा बढी मेमोरी ब्यान्डविथ चाहिन्छ भने ठुलो डेटासेन्टर GPU मा जानुहोस्, वा कम मेमोरी चाहिने आधारभूत विकास कार्यका लागि सानो कार्ड छान्नुहोस्।
मिल्दाजुल्दा GPU हरूसँग तुलना गर्नुहोस्
बारम्बार सोधिने प्रश्नहरू
के NVIDIA L4 LLM inference का लागि उपयुक्त छ?
हो, 22 GB VRAM ले साना र मध्यम आकारका language model वा quantized weights होस्ट गर्न दिन्छ। सेवा दिन सुरु गर्न ONIE मा vLLM वा Ollama टेम्प्लेट तुरुन्तै सुरु गर्न सक्नुहुन्छ।
ठुला डेटासेन्टर GPU हरूसँग L4 कसरी तुलना हुन्छ?
L4 लाई 72 W विद्युत् खपत, लगभग 24.2 TFLOPS single-precision compute, र लगभग 221 GB/s मेमोरी ब्यान्डविथसहित दक्षताका लागि डिजाइन गरिएको हो। ठुला डेटासेन्टर GPU हरूमा भारी तालिमका लागि बढी VRAM र उच्च मेमोरी ब्यान्डविथ हुन्छ, जबकि L4 ले लागत-प्रभावी inference र हल्का कार्यभारमा ध्यान केन्द्रित गर्छ।
ONIE मा L4 का लागि कुन software टेम्प्लेट उपलब्ध छन्?
PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, र ComfyUI का लागि तयार टेम्प्लेट प्रयोग गरेर L4 डिप्लोय गर्न सक्नुहुन्छ। सबै instance मा SSH पहुँच हुन्छ, जसले तपाईंलाई software वातावरण आफ्नो अनुसार मिलाउन र CUDA compute capability 8.9 workflow हरू चलाउन दिन्छ।
L4 instance को बिलिङ कसरी हुन्छ?
ONIE ले L4 instance को बिलिङ प्रति-घण्टा आधारमा गर्छ। instance सक्रिय रहेको समयको मात्र शुल्क तिर्नुहुन्छ, जसले छोटो प्रयोग र निरन्तर inference कार्य दुवैका लागि व्यावहारिक बनाउँछ।
L4 प्रति घण्टा भाडामा लिनुहोस्
खाता बनाउनुहोस्, कन्फिगरेसन छान्नुहोस् र SSH मार्फत जडान गर्नुहोस्। GPU मेटाएपछि बिलिङ रोकिन्छ।
L4 भाडामा लिनुहोस्