NVIDIA A800 PCIE GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA A800 PCIE ist eine Rechenzentrums-GPU auf Basis der Ampere-Architektur mit 80 GB VRAM. Sie bietet rund 1598 GB/s Speicherbandbreite und etwa 15.6 TFLOPS Single-Precision-Leistung bei einer Leistungsaufnahme von 300 W. Auf Cloudj können Sie diese Karte mit stundengenauer Abrechnung, vollem SSH-Zugriff und fertigen Vorlagen für PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama und ComfyUI bereitstellen.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
80 GB
Architektur
NVIDIA Ampere
Compute-Capability
8
FP32-Rechenleistung
≈ 15.6 TFLOPS
Speicherbandbreite
≈ 1598 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 A800 PCIE eignet
Inferenz großer Sprachmodelle
Hosten Sie große Sprachmodelle mithilfe vorkonfigurierter vLLM- oder Ollama-Vorlagen vollständig im 80 GB großen VRAM-Puffer.
Deep-Learning-Fine-Tuning
Trainieren und verfeinern Sie Modelle mit großen Batch-Größen und langen Kontextfenstern in PyTorch/CUDA ohne Speicherengpässe.
Batch-Verarbeitung mit hohem Durchsatz
Nutzen Sie rund 1598 GB/s Speicherbandbreite, um datenintensive Workloads neuronaler Netze und Embeddings zu verarbeiten.
Komplexe generative Workflows
Führen Sie Multi-Modell-Diffusions-Pipelines in ComfyUI aus und halten Sie dabei mehrere Checkpoints gleichzeitig im Speicher geladen.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Wählen Sie die A800 PCIE, wenn Ihre Hauptanforderung 80 GB Speicherkapazität für umfangreiche AI-Modelle ist und nicht die reine Single-Precision-Rechenleistung. Wenn Ihr Workload mit weniger Speicher auskommt, ist eine Workstation- oder Consumer-GPU mit geringerem VRAM besser geeignet, während rechenintensive Aufgaben von Rechenzentrumsarchitekturen neuerer Generationen profitieren können.
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Häufig gestellte Fragen
Die A800 PCIE stundenweise mieten
Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.