按小時租用 NVIDIA A800 PCIE GPU
NVIDIA A800 PCIE 是採用 Ampere 架構的資料中心 GPU，配備 80 GB VRAM。它在 300 W 的功耗範圍內，提供約 1598 GB/s 的記憶體頻寬與約 15.6 TFLOPS 的單精度效能。在 ONIE 上，您可以透過按小時計費、完整 SSH 存取權限，以及支援 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的現成範本來部署這張顯示卡。
規格
每顆 GPU 的 VRAM
架構
運算能力 (Compute Capability)
FP32 算力
記憶體頻寬
功耗限制
數值由基礎設施供應商針對目前上架的機器提供；實際效能會因機器而異。
可用配置
即時庫存與價格持續更新，最終價格將於下單前確認。
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A800 PCIE 適合的應用場景
大型語言模型推論
使用預先設定的 vLLM 或 Ollama 範本，將大型語言模型完整託管於 80 GB 的 VRAM 緩衝區中。
深度學習微調
在 PyTorch/CUDA 中以大批量（Batch Size）和長上下文視窗訓練及微調模型，而不受記憶體瓶頸限制。
高吞吐量批次處理
運用約 1598 GB/s 的記憶體頻寬，處理資料密集型神經網路工作負載與嵌入（Embeddings）。
複雜生成式工作流程
在 ComfyUI 中執行多模型擴散管線，同時在記憶體中保持載入多個檢查點（Checkpoints）。
這款 GPU 適合您嗎？
當您的首要需求是用於大型 AI 模型的 80 GB 記憶體容量，而非純粹的單精度運算能力時，請選擇 A800 PCIE。如果您的工作負載只需較小的記憶體空間，則較低 VRAM 的工作站或消費級 GPU 會更合適；而運算密集型任務則可能受益於新一代的資料中心架構。
與同級 GPU 比較
常見問題
NVIDIA A800 PCIE 適合大型語言模型的工作負載嗎？
是的，其 80 GB VRAM 與約 1598 GB/s 的記憶體頻寬，非常適合部署與微調超出一般消費級顯示卡容量的大型語言模型。它支援 CUDA 運算能力 8.0，與現代 AI 框架具備廣泛的相容性。
這款 GPU 與容量較小或較新的資料中心型號相比如何？
A800 PCIE 在 Ampere 架構上提供高達 80 GB 的記憶體空間，與較低容量的顯示卡相比，它是記憶體受限型任務的理想選擇。然而，由於其單精度效能約為 15.6 TFLOPS，高度依賴純粹運算能力而非記憶體容量的工作負載，在更新一代的架構上執行速度可能會更快。
我要如何連線並設定我的 A800 PCIE 執行個體？
ONIE 上的每個執行個體皆包含直接 SSH 存取權限，讓您完全掌控自己的環境。您也可以使用 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的現成範本立即啟動。
租用 A800 PCIE 的計費方式為何？
ONIE 對所有 GPU 執行個體皆採用直接明瞭的按小時計費方式。您只需為執行個體處於啟用狀態的時間付費，讓您能根據需求靈活擴充資料中心的運算用量。
按小時租用 A800 PCIE
建立帳號、選擇配置並透過 SSH 連線。刪除 GPU 即停止計費。
租用 A800 PCIE