NVIDIA A40 GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA A40 ist eine Rechenzentrums-GPU auf Basis der Ampere-Architektur mit Compute Capability 8.6 und 45 GB VRAM. Auf Cloudj liefert sie rund 29.9 TFLOPS Single-Precision-Leistung und etwa 536 GB/s Speicherbandbreite bei einer Leistungsaufnahme von 300 W. Sie können sie mit stündlicher Abrechnung, vollem SSH-Zugriff und fertigen Vorlagen wie PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama und ComfyUI bereitstellen.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
45 GB
Architektur
NVIDIA Ampere
Compute-Capability
8.6
FP32-Rechenleistung
≈ 29.9 TFLOPS
Speicherbandbreite
≈ 536 GB/s
Leistungslimit
300 W
Vom Infrastrukturanbieter gemeldete Werte für aktuell gelistete Systeme; die tatsächliche Leistung variiert je nach System.
Verfügbare Konfigurationen
Aktueller Bestand und Preise, laufend aktualisiert. Der Endpreis wird vor der Bestellung bestätigt.
Jetzt mietenWofür sich die A40 eignet
Inferenz großer Sprachmodelle
Führen Sie Modelle aus, die bis zu 45 GB Speicher benötigen, mithilfe vorkonfigurierter vLLM- oder Ollama-Vorlagen.
Deep-Learning-Fine-Tuning
Passen Sie neuronale Netze in PyTorch/CUDA mit reichlich VRAM für größere Batch-Größen und Gewichte an.
Generative Bild-Workflows
Führen Sie komplexe Diffusions-Pipelines aus und halten Sie mit ComfyUI mehrere Checkpoints gleichzeitig im Speicher.
Rechenaufgaben im Rechenzentrum
Nutzen Sie rund 29.9 TFLOPS Single-Precision-Rechenleistung und etwa 536 GB/s Speicherbandbreite für Simulations- und Rendering-Workloads.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Wählen Sie die A40, wenn Ihr Workload 45 GB VRAM auf einer Ampere-Rechenzentrumsarchitektur erfordert, was die Speicherkapazitäten gängiger Consumer-Karten übersteigt. Entscheiden Sie sich für eine kleinere Consumer-Karte, wenn Ihre Modelle in weniger Speicher passen, oder wechseln Sie zu einer Rechenzentrums-GPU mit höherer Bandbreite, falls Ihre Trainings-Jobs stark durch den Speicherdurchsatz limitiert werden.
Häufig gestellte Fragen
Die A40 stundenweise mieten
Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.