NVIDIA A800 PCIE GPU گھنٹہ وار کرائے پر لیں
NVIDIA A800 PCIE ایک Ampere آرکیٹیکچر والا ڈیٹاسینٹر GPU ہے جس میں 80 GB کی VRAM موجود ہے۔ یہ 300 W کی پاور حد کے اندر تقریباً 1598 GB/s میموری بینڈوتھ اور تقریباً 15.6 TFLOPS سنگل-precision کارکردگی فراہم کرتا ہے۔ ONIE پر آپ اس کارڈ کو فی گھنٹہ بلنگ، مکمل SSH رسائی، اور PyTorch/CUDA، vLLM، Ollama اور ComfyUI کے لیے تیار ٹیمپلیٹس کے ساتھ deploy کر سکتے ہیں۔
تفصیلات
فی GPU VRAM
آرکیٹیکچر
کمپیوٹ کیپیبلٹی
FP32 کمپیوٹ
میموری بینڈوتھ
پاور حد
یہ قدریں انفراسٹرکچر فراہم کنندہ نے فی الحال درج مشینوں کے لیے بتائی ہیں؛ اصل کارکردگی ہر مشین کے لحاظ سے مختلف ہو سکتی ہے۔
دستیاب ترتیبات
براہِ راست اسٹاک اور قیمتیں، مسلسل اپ ڈیٹ ہوتی ہیں۔ آرڈر دینے سے پہلے حتمی قیمت کی تصدیق کی جاتی ہے۔
براہِ راست قیمتیں لوڈ ہو رہی ہیں…
A800 PCIE کس کام کے لیے موزوں ہے
Large Language Model انفرنس
پہلے سے ترتیب شدہ vLLM یا Ollama ٹیمپلیٹس استعمال کرتے ہوئے بڑے لینگوئج ماڈلز کو مکمل طور پر 80 GB VRAM بفر میں ہوسٹ کریں۔
ڈیپ لرننگ فائن ٹیوننگ
PyTorch/CUDA میں بڑے بیچ سائز اور طویل context ونڈوز کے ساتھ ماڈلز کی تربیت اور فائن ٹیوننگ کریں، بغیر میموری رکاوٹوں کا سامنا کیے۔
زیادہ تھروپُٹ والی بیچ پروسیسنگ
ڈیٹا-انٹینسو نیورل نیٹ ورک ورک لوڈز اور embeddings کی پروسیسنگ کے لیے تقریباً 1598 GB/s میموری بینڈوتھ سے فائدہ اٹھائیں۔
پیچیدہ جنریٹیو ورک فلوز
ComfyUI میں multi-model diffusion pipelines چلائیں اور ایک ساتھ متعدد checkpoints میموری میں لوڈ رکھیں۔
کیا یہ آپ کے لیے درست GPU ہے؟
A800 PCIE اس وقت منتخب کریں جب آپ کی بنیادی ضرورت خام سنگل-precision کمپیوٹ کے بجائے بڑے پیمانے کے AI ماڈلز کے لیے 80 GB میموری کی گنجائش ہو۔ اگر آپ کا ورک لوڈ چھوٹے میموری فٹ پرنٹ میں سما جاتا ہے، تو کم VRAM والی ورک اسٹیشن یا کنزیومر GPU زیادہ موزوں ہے، جبکہ compute-bound کاموں کو نئی نسل کے ڈیٹاسینٹر آرکیٹیکچرز سے فائدہ ہو سکتا ہے۔
ملتے جلتے GPUs سے موازنہ کریں
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
کیا NVIDIA A800 PCIE بڑے لینگوئج ماڈل ورک لوڈز کے لیے موزوں ہے؟
جی ہاں، اس کی 80 GB VRAM اور تقریباً 1598 GB/s میموری بینڈوتھ اسے ان بڑے لینگوئج ماڈلز کو سروو کرنے اور فائن ٹیون کرنے کے لیے موزوں بناتی ہے جو عام کنزیومر کارڈز کی گنجائش سے بڑے ہوں۔ یہ جدید AI فریم ورکس کے ساتھ وسیع مطابقت کے لیے CUDA compute capability 8.0 کو سپورٹ کرتا ہے۔
یہ GPU چھوٹے یا نئے ڈیٹاسینٹر ماڈلز کے مقابلے میں کیسا ہے؟
A800 PCIE، Ampere آرکیٹیکچر پر 80 GB کا بڑا میموری پول فراہم کرتا ہے، جس کی وجہ سے یہ کم گنجائش والے کارڈز کے مقابلے میں memory-bound کاموں کے لیے مثالی ہے۔ تاہم، تقریباً 15.6 TFLOPS سنگل-precision کارکردگی کے ساتھ، وہ ورک لوڈز جو میموری گنجائش کے بجائے خام کمپیوٹ پر زیادہ انحصار کرتے ہیں، نئی آرکیٹیکچر نسلوں پر تیزی سے چل سکتے ہیں۔
میں اپنے A800 PCIE انسٹینس سے کیسے جڑوں اور اسے کیسے ترتیب دوں؟
ONIE پر ہر انسٹینس میں آپ کے ماحول پر مکمل کنٹرول کے لیے براہ راست SSH رسائی شامل ہے۔ آپ PyTorch/CUDA، vLLM، Ollama اور ComfyUI کے تیار ٹیمپلیٹس استعمال کرتے ہوئے فوری طور پر لانچ بھی کر سکتے ہیں۔
A800 PCIE کرایہ پر لینے کے لیے بلنگ کیسے کام کرتی ہے؟
ONIE تمام GPU انسٹینسز کے لیے سیدھی فی گھنٹہ بلنگ استعمال کرتا ہے۔ آپ صرف اس وقت کی ادائیگی کرتے ہیں جب آپ کا انسٹینس فعال ہو، جس سے آپ ضرورت کے مطابق اپنے ڈیٹاسینٹر کمپیوٹ استعمال کو بڑھا یا گھٹا سکتے ہیں۔
A800 PCIE فی گھنٹہ کرائے پر لیں
اکاؤنٹ بنائیں، ایک ترتیب منتخب کریں اور SSH کے ذریعے کنیکٹ کریں۔ GPU حذف کرنے پر بلنگ بند ہو جاتی ہے۔
A800 PCIE کرائے پر لیں