గంటకు NVIDIA A800 PCIE GPUని అద్దెకు తీసుకోండి
NVIDIA A800 PCIE అనేది Ampere ఆర్కిటెక్చర్ ఆధారిత డేటాసెంటర్ GPU. ఇందులో 80 GB VRAM ఉంటుంది. ఇది 300 W పవర్ పరిధిలో సుమారు 1598 GB/s మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ మరియు సుమారు 15.6 TFLOPS సింగిల్-ప్రెసిషన్ పనితీరును అందిస్తుంది. ONIEపై, మీరు ఈ కార్డ్‌ను గంటవారీ బిల్లింగ్‌తో, పూర్తి SSH యాక్సెస్‌తో, PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama మరియు ComfyUI కోసం సిద్ధమైన టెంప్లేట్‌లతో డిప్లాయ్ చేసుకోవచ్చు.
స్పెసిఫికేషన్‌లు
GPUకి VRAM
ఆర్కిటెక్చర్
కంప్యూట్ సామర్థ్యం
FP32 కంప్యూట్
మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్
పవర్ పరిమితి
ప్రస్తుతం జాబితాలో ఉన్న యంత్రాల కోసం ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్రొవైడర్ నివేదించిన విలువలు; వాస్తవ పనితీరు యంత్రాన్ని బట్టి మారుతుంది.
అందుబాటులో ఉన్న కాన్ఫిగరేషన్‌లు
ప్రత్యక్ష స్టాక్ మరియు ధరలు, నిరంతరం నవీకరించబడతాయి. ఆర్డర్ చేయడానికి ముందు తుది ధర నిర్ధారించబడుతుంది.
ప్రత్యక్ష ధరలు లోడ్ అవుతున్నాయి…
A800 PCIE దేనికి ఉపయోగపడుతుంది
LLM ఇన్ఫరెన్స్
ముందే కాన్ఫిగర్ చేసిన vLLM లేదా Ollama టెంప్లేట్లను ఉపయోగించి, పెద్ద మోడళ్లను పూర్తిగా 80 GB VRAM బఫర్‌లోనే హోస్ట్ చేయండి.
డీప్ లెర్నింగ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్
PyTorch/CUDAలో పెద్ద బ్యాచ్ సైజులు మరియు దీర్ఘ కాంటెక్స్ట్ విండోలతో మోడళ్లకు శిక్షణ ఇచ్చి ఫైన్-ట్యూన్ చేయండి, మెమరీ అడ్డంకులు లేకుండా.
అధిక-థ్రూపుట్ బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్
డేటా-ఇంటెన్సివ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ వర్క్లోడ్లు మరియు ఎంబెడ్డింగ్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి సుమారు 1598 GB/s మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను ఉపయోగించండి.
సంక్లిష్ట జెనరేటివ్ వర్క్‌ఫ్లోలు
ComfyUIలో మల్టీ-మోడల్ డిఫ్యూజన్ పైప్‌లైన్‌లను రన్ చేయండి, బహుళ చెక్‌పాయింట్‌లను ఒకేసారి మెమరీలో లోడ్ చేసి ఉంచుతూ.
ఇది మీకు సరైన GPUనా?
మీ ప్రధాన అవసరం రా సింగిల్-ప్రెసిషన్ కంప్యూట్ కంటే పెద్ద AI మోడళ్ల కోసం 80 GB మెమరీ సామర్థ్యం అయితే A800 PCIEని ఎంచుకోండి. మీ వర్క్‌లోడ్ చిన్న మెమరీ ఫుట్‌ప్రింట్‌లో సరిపోతే, తక్కువ VRAM ఉన్న వర్క్‌స్టేషన్ లేదా కన్స్యూమర్ GPU మరింత సరిపోతుంది. కంప్యూట్-బౌండ్ పనులకు కొత్త తరం డేటాసెంటర్ ఆర్కిటెక్చర్‌లు మరింత ప్రయోజనకరంగా ఉండవచ్చు.
సారూప్య GPUలతో పోల్చండి
తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు
NVIDIA A800 PCIE పెద్ద LLM వర్క్లోడ్లకు సరిపోతుందా?
అవును. దీని 80 GB VRAM మరియు సుమారు 1598 GB/s మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ సాధారణ కన్స్యూమర్ కార్డ్ల సామర్థ్యాన్ని మించే LLMలను సర్వ్ చేయడానికి మరియు ఫైన్-ట్యూన్ చేయడానికి దీన్ని బాగా సరిపోయేలా చేస్తాయి. ఆధునిక AI ఫ్రేమ్వర్క్లతో విస్తృత అనుకూలత కోసం ఇది CUDA compute capability 8.0కి మద్దతు ఇస్తుంది.
ఈ GPU చిన్న లేదా కొత్త డేటాసెంటర్ మోడళ్లతో ఎలా పోలుస్తుంది?
A800 PCIE Ampere ఆర్కిటెక్చర్పై 80 GB మెమరీ పూల్ను అందిస్తుంది, ఇది తక్కువ సామర్థ్యం ఉన్న కార్డ్లతో పోలిస్తే మెమరీ-బౌండ్ పనులకు అనువైనది. అయితే, సుమారు 15.6 TFLOPS సింగిల్-ప్రెసిషన్ పనితీరుతో, మెమరీ సామర్థ్యం కంటే రా కంప్యూట్పై ఎక్కువగా ఆధారపడే వర్క్లోడ్లు కొత్త ఆర్కిటెక్చర్ తరాలపై వేగంగా నడవవచ్చు.
నా A800 PCIE ఇన్స్టెన్స్కు ఎలా కనెక్ట్ అయి దాన్ని ఎలా కాన్ఫిగర్ చేయాలి?
ONIEలోని ప్రతి ఇన్స్టెన్స్లో మీ ఎన్విరాన్మెంట్పై పూర్తి నియంత్రణ కోసం నేరుగా SSH యాక్సెస్ ఉంటుంది. PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama మరియు ComfyUI కోసం సిద్ధమైన టెంప్లేట్లను ఉపయోగించి వెంటనే ప్రారంభించవచ్చు.
A800 PCIEని అద్దెకు తీసుకోవడానికి బిల్లింగ్ ఎలా పనిచేస్తుంది?
ONIE అన్ని GPU ఇన్స్టెన్స్లకు సరళమైన గంటవారీ బిల్లింగ్ను ఉపయోగిస్తుంది. మీ ఇన్స్టెన్స్ యాక్టివ్గా ఉన్న సమయానికి మాత్రమే చెల్లిస్తారు, కాబట్టి అవసరాన్ని బట్టి మీ డేటాసెంటర్ కంప్యూట్ వినియోగాన్ని స్కేల్ చేసుకోవచ్చు.
A800 PCIEను గంటల వారీగా అద్దెకు తీసుకోండి
ఖాతాను సృష్టించండి, కాన్ఫిగరేషన్‌ను ఎంచుకుని SSH ద్వారా కనెక్ట్ చేయండి. మీరు GPUను తొలగించినప్పుడు బిల్లింగ్ ఆగిపోతుంది.
A800 PCIEను అద్దెకు తీసుకోండి