Hvorfor er FP32-tallet på A100 PCIE lavere end på visse RTX-kort?

Tallet på 15.6 TFLOPS gælder ren FP32. Det meste deep learning kører i BF16 eller FP16 mixed precision, og LLM-inferens er typisk begrænset af hukommelsesbåndbredde, hvor A100 PCIE med 1313 GB/s er langt foran forbruger-Ampere-kort.

Hvilke LLM'er kan være i 40 GB VRAM?

Som tommelfingerregel fylder 16-bit-vægte cirka 2 GB pr. milliard parametre, så 13B-modeller passer fint med plads til KV-cache. 30B–34B-modeller passer, når de kvantiseres til 4 eller 8 bit. 70B-modeller kræver et 80 GB-kort som f.eks. A800 PCIE eller H100.

Hvad er forskellen på A100 PCIE og A100 SXM4?

Begge er specificeret med 40 GB, 15.6 TFLOPS FP32 og 1313 GB/s. PCIE-kortet kører med en strømgrænse på 250 W og SXM4 ved 400 W, hvilket giver SXM4 større termisk råderum under vedvarende belastning.

Hvordan starter jeg en A100 PCIE-server hos Cloudj?

Vælg en skabelon som f.eks. PyTorch, vLLM eller Ollama, vælg en A100 PCIE-konfiguration fra live-listen, og bekræft prisen. Opret forbindelse via SSH eller browserterminalen; med timeafregning betaler du for en stoppet server kun for dens disk.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Lej en NVIDIA A100 PCIE GPU med 40 GB VRAM

Lej A100 PCIE cloud GPU-servere på timebasis hos Cloudj: 40 GB VRAM, Ampere-arkitektur og cirka 1313 GB/s hukommelsesbåndbredde til LLM- og træningsopgaver. Det er det praktiske datacenter-skridt for ML-ingeniører, hvis modeller ikke længere kan være på et gaming-grafikkort, med 15.6 TFLOPS FP32, en strømgrænse på 250 W og compute capability 8.0. Start ud fra en PyTorch-, vLLM- eller Unsloth-skabelon, vælg en live-konfiguration, og opret forbindelse via SSH.

Lej A100 PCIE Alle GPU'er

A100 PCIE-specifikationer

VRAM pr. GPU

40 GB

Arkitektur

NVIDIA Ampere

Compute capability

FP32-ydelse

≈ 15.6 TFLOPS

Hukommelsesbåndbredde

≈ 1313 GB/s

Effektgrænse

250 W

Værdier oplyst af infrastrukturudbyderen for aktuelt listede maskiner; den faktiske ydeevne kan variere fra maskine til maskine.

Live A100 PCIE-konfigurationer og priser

Live lagerstatus og priser, opdateres løbende. Den endelige pris bekræftes, inden du bestiller.

Lej nu

Hvad du kan køre på A100 PCIE cloud-GPU'en

Servér 13B–34B-modeller med vLLM

40 GB giver plads til en 13B-model i 16-bit eller en kvantiseret model i 30B-klassen, og 1313 GB/s holder tokengenereringen i gang under samtidige forespørgsler.

LoRA- og QLoRA-finjustering

Finjuster 7B–13B-sprogmodeller på dine egne data med Unsloth eller ren PyTorch i BF16 uden at presse batchstørrelsen for at få plads.

Træningskørsler med mixed-precision

Træn vision-, tale- eller tabelmodeller i BF16 på et stabilt datacenter-kort i stedet for at leje en hel multi-GPU-node.

Embeddings og batch-inferens

Kør store dokumentsæt igennem embedding- eller klassificeringsmodeller natten over, og slet serveren, så snart batchen er færdig.

Er A100 PCIE den rette GPU til dit workload?

Vælg A100 PCIE 40 GB, når dine workloads overstiger hukommelsesgrænserne på forbruger-GPU'er og kræver datacenter-hardware med høj båndbredde. Vælg en mindre forbruger-GPU til letvægtsinferens, eller opgrader til en datacenter-model med mere VRAM, hvis dine ukvantiserede modeller eller batchstørrelser overstiger 40 GB.

A100 PCIE vs. lignende cloud-GPU'er

GPU	VRAM pr. GPU	FP32-ydelse	Effektgrænse
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Se detaljer →
NVIDIA A40	45 GB	≈ 29.9 TFLOPS	300 W	Se detaljer →
NVIDIA L40S	45 GB	≈ 73.3 TFLOPS	350 W	Se detaljer →
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Se detaljer →

A100 PCIE cloud-GPU: Ofte stillede spørgsmål

Lej A100 PCIE cloud-GPU på timebasis

Vælg en skabelon, vælg en live-konfiguration, og opret forbindelse via SSH eller browserterminalen. Afregningen stopper, når du sletter din GPU.

Lej A100 PCIE Alle GPU'er