Er Tesla P40 god til træning af moderne modeller?

Ikke rigtigt. Pascal har ingen Tensor Cores og ingen BF16-understøttelse, og dens FP16-gennemstrømning er meget lav, så mixed-precision-træning er langsom. Brug den til kvantiseret inferens eller FP32-opgaver; til træning er et RTX 3090 eller nyere kort et bedre valg.

Hvilke LLM'er kører godt på 24 GB?

4-bit GGUF-modeller op til ca. 30B parametre samt 7B–14B-modeller i 8-bit via Ollama eller llama.cpp. Forvent moderat hastighed: 257 GB/s sætter grænsen for tokens pr. sekund.

Virker nuværende PyTorch og vLLM på Tesla P40?

Det afhænger af buildet. P40 har compute capability 6.1, og visse nyere CUDA- og framework-builds understøtter ikke længere ældre GPU'er. Cloudj-skabeloner angiver deres minimale CUDA-version og tilbyder udelukkende kompatible GPU'er.

Tesla P40 vs RTX 3090: hvad er kompromiset?

Begge har 24 GB. RTX 3090 er angivet til 35.4 TFLOPS og 805 GB/s med moderne Tensor Cores, så den er markant hurtigere. P40 er den ældre mulighed, når 24 GB betyder mere end hastighed.

GPU Cloud · NVIDIA · Pascal

Lej en NVIDIA Tesla P40 GPU med 24 GB VRAM

Lej Tesla P40 cloud GPU-servere på timebasis hos Cloudj: 24 GB VRAM på NVIDIA Pascal med cirka 9.4 TFLOPS FP32 og 257 GB/s hukommelsesbåndbredde. Det er en enkel måde at få 24 GB hukommelse til kvantiseret LLM-inferens, hobbyprojekter og klassiske CUDA-opgaver ved en effektgrænse på 250 W. Tjek skabelonens CUDA-krav, start fra et Ollama- eller PyTorch-image, og opret forbindelse via SSH.

Lej Tesla P40 Alle GPU'er

Tesla P40-specifikationer

VRAM pr. GPU

24 GB

Arkitektur

NVIDIA Pascal

Compute capability

6.1

FP32-ydelse

≈ 9.4 TFLOPS

Hukommelsesbåndbredde

≈ 257 GB/s

Effektgrænse

250 W

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

Live Tesla P40-konfigurationer og priser

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

Lej nu

Hvad du kan køre på Tesla P40 cloud-GPU'en

Kvantiserede LLM'er med Ollama

24 GB har plads til GGUF-modeller op til ca. 30B parametre i 4-bit, hvilket er det bedste use case for P40 i dag.

Privat chat og RAG-prototyper

Kør Ollama med Open WebUI for en privat assistent over dine dokumenter uden at sende data til et API.

Klassiske FP32-workloads

Kør ældre CUDA-kode, simuleringer og FP32-træning, som ikke er afhængig af Tensor Cores.

Læring og undervisning

Få praktisk erfaring med GPU-servere, drivere og CUDA på 24 GB hukommelse til mindre eksperimenter.

Er Tesla P40 den rette GPU til dit workload?

Vælg Tesla P40, hvis dit primære krav er 24 GB VRAM til hukommelseskrævende inferens eller udviklingsopgaver, hvor ældre Pascal-beregningskraft er tilstrækkelig. Vælg en nyere eller større GPU, hvis du har brug for højere hukommelsesbåndbredde eller moderne tensor-acceleration til tung træning, eller en mindre GPU, hvis dit workload bruger begrænset hukommelse.

Tesla P40 vs. lignende cloud-GPU'er

GPU	VRAM pr. GPU	FP32-ydelse	Effektgrænse
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W	Se detaljer →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Se detaljer →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Se detaljer →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Se detaljer →

Tesla P40 cloud-GPU: Ofte stillede spørgsmål

Lej Tesla P40 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 Tesla P40 Alle GPU'er