Kan A800 PCIE køre en 70B-model?

Ja, i kvantiseret form. 70B-vægte fylder ca. 35–40 GB i 4-bit, så de passer i 80 GB med rigeligt råderum til kontekst. At køre 70B i 16-bit kræver omkring 140 GB, hvilket peger mod H200 NVL.

Hvordan adskiller A800 PCIE sig fra A100 PCIE?

Samme Ampere-generation og 15.6 TFLOPS FP32, men A800 PCIE leveres med 80 GB i stedet for 40 GB og 1598 GB/s i stedet for 1313 GB/s, så den rummer større modeller og server dem en smule hurtigere.

Bør jeg vælge A800 PCIE eller H100 PCIE?

Begge har 80 GB. Den Hopper-baserede H100 PCIE tilføjer 41 TFLOPS FP32 og 1760 GB/s, så den er hurtigere pr. arbejdstime; A800 PCIE er det oplagte valg, når dagsprisen er lavere, og Ampere-hastigheden er tilstrækkelig.

Hvilke skabeloner fungerer på A800 PCIE?

Skabeloner til PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth og ComfyUI oplyser deres minimumskrav til CUDA-version og VRAM; Cloudj-konsollen tilbyder kun skabeloner, som GPU'en rent faktisk kan køre.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Lej en NVIDIA A800 PCIE GPU med 80 GB VRAM

Lej A800 PCIE-GPU'er på timebasis hos Cloudj: 80 GB VRAM på NVIDIA Ampere med ca. 1598 GB/s hukommelsesbåndbredde, så LLM'er i 70B-klassen kan køre på et enkelt kort. Målrettet AI-teams, der har brug for dobbelt så meget hukommelse som på A100 40 GB til serving, finjustering og long-context-opgaver, med 15.6 TFLOPS FP32 og en strømgrænse på 300 W. Start ud fra en vLLM-, SGLang- eller Unsloth-skabelon, og opret forbindelse via SSH.

Lej A800 PCIE Alle GPU'er

A800 PCIE-specifikationer

VRAM pr. GPU

80 GB

Arkitektur

NVIDIA Ampere

Compute capability

FP32-ydelse

≈ 15.6 TFLOPS

Hukommelsesbåndbredde

≈ 1598 GB/s

Effektgrænse

300 W

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

Live A800 PCIE-konfigurationer og priser

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

Lej nu

Hvad du kan køre på A800 PCIE cloud-GPU'en

70B-modeller på en enkelt GPU

Afvikl en 4-bit 70B-model med plads tilovers til KV-cache eller en 30B–34B-model i 16-bit med vLLM eller SGLang.

Long-context-inferens

80 GB giver plads til lange prompts og mange samtidige sekvenser, som ville overskride kapaciteten på et 40 GB-kort.

Finjustering af mellemstore LLM'er

Kør LoRA på 13B–34B-modeller i BF16 eller QLoRA på større modeller med Unsloth uden sharding på tværs af GPU'er.

Hukommelsestung datavidenskab

Hav store tensorer, grafer eller feature-matricer liggende direkte i GPU-hukommelsen til RAPIDS- eller PyTorch-workloads.

Er A800 PCIE den rette GPU til dit workload?

Vælg A800 PCIE, når dit primære krav er 80 GB hukommelseskapacitet til store AI-modeller frem for rå enkeltpræcisions-computekraft. Hvis dit workload kan være i en mindre hukommelse, er en workstation- eller forbruger-GPU med lavere VRAM mere oplagt, mens beregningstunge opgaver kan drage fordel af nyere generations datacenterarkitekturer.

A800 PCIE vs. lignende cloud-GPU'er

GPU	VRAM pr. GPU	FP32-ydelse	Effektgrænse
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	Se detaljer →
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Se detaljer →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Se detaljer →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Se detaljer →

A800 PCIE cloud-GPU: Ofte stillede spørgsmål

Lej A800 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 A800 PCIE Alle GPU'er