A100 SXM4 või A100 PCIE: kumba valida?

Esitatud mälu, FP32 ja ribalaiuse näitajad on identsed: 40 GB, 15.6 TFLOPS ja 1313 GB/s. SXM4 töötab 250 W asemel 400 W võimsusel, seega vali see püsivalt suure koormusega töödeks, ning PCIE-kaart siis, kui sobivad mõlemad ja eelistad soodsamat hetkepakkumist.

Kas 40 GB on piisav 70B mudeli peenhäälestamiseks?

Mugavalt mitte. 40 GB tuleb toime LoRA-ga 7B–13B mudelitel ja QLoRA-ga keskmise suurusega mudelitel. 70B-klassi peenhäälestamiseks vali 80 GB või suuremad kaardid, nagu H100 SXM või H200 NVL.

Kas A100 SXM4 toetab BF16 vormingut?

Jah. Ampere koos arvutusvõimekusega 8.0 toetab BF16 täpsust, mis on vaikimisi standard enamikus praegustes LLM-ide treenimis- ja peenhäälestuslahendustes.

Kuidas toimub A100 SXM4 serveri arveldus platvormil Cloudj?

Tunnipõhiste serverite eest debiteeritakse tasu sinu konto saldost reaalajas serveri töötamise ajal; peatatud serveri puhul maksad ainult kettapinna eest. Saadaval on ka kuupõhised ja pikemad arveldustsüklid, kus võimalik soodustus kuvatakse enne tasumist.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Rendi NVIDIA A100 SXM4 GPU 40 GB VRAM-iga

Rendi A100 SXM4 GPU-sid tunnipõhiselt platvormil Cloudj: 40 GB VRAM NVIDIA Ampere arhitektuuril, ligikaudu 1313 GB/s mäluribalaius ja 400 W võimsuspiirang katkematuks tehisintellekti tööks. Loodud meeskondadele, kes käitavad mahukaid treenimis- või serveerimistöid ja vajavad SXM-mooduli jahutusvaru – tagatud on 15.6 TFLOPS FP32 jõudlus ning arvutusvõimekus (compute capability) 8.0. Vali aktiivne A100 SXM4 konfiguratsioon, käivita see PyTorch või vLLM mallilt ja ühendu üle SSH.

Rendi A100 SXM4 Kõik GPU-d

A100 SXM4 tehnilised andmed

VRAM GPU kohta

40 GB

Arhitektuur

NVIDIA Ampere

Arvutusvõimekus (compute capability)

FP32 arvutusjõudlus

≈ 15.6 TFLOPS

Mälu ribalaius

≈ 1313 GB/s

Võimsuspiirang

400 W

Väärtused põhinevad taristupakkuja andmetel hetkel nimekirjas olevate masinate kohta; tegelik jõudlus võib masinati erineda.

Reaalajas A100 SXM4 konfiguratsioonid ja hinnad

Reaalajas saadavus ja hinnad uuenevad pidevalt. Lõplikku hinda kinnitatakse enne tellimuse esitamist.

Rendi kohe

Mida saab käitada A100 SXM4 pilve-GPU-l

Pikaajalised treeningtööd

400 W võimsuspiirang sobib mitmetunniseks BF16 treenimiseks, kus taktsagedused peavad püsima stabiilsed esimesest epohhist viimaseni.

Tootmistasemel LLM-i serveerimine

Majuta 13B mudelit 16-bitisena või kvanditud 30B-klassi mudelit vLLM või SGLang raamistikus ning testi läbilaskevõimet enne püsitaristu rentimist.

Juhendipõhine peenhäälestus Unslothiga

Käita LoRA-t või QLoRA-t 7B–13B mudelitel pikemate kontekstijadadega, kui 24 GB graafikakaart võimaldaks.

Teadusuuringute reprodutseerimine

Reprodutseeri teadustöid, mille jõudlustestid tehti A100-klassi riistvaral, kasutades identset Ampere arhitektuuri ja mälumahtu.

Kas A100 SXM4 on sinu töökoormusele õige GPU?

Vali 40 GB A100 SXM4, kui sinu treenimis- või inferentsitööd ületavad tavakasutaja GPU-de mälumahu ning nõuavad andmekeskuse tasemel mäluribalaiust. Kui kvantimata mudelid nõuavad üle 40 GB mälu, vali suurema VRAM-iga andmekeskuse GPU, või eelista kergemaks inferentsiks ja arendustööks kompaktsemat tööjaama- või tavatarbija kaarti.

A100 SXM4 vs sarnased pilve-GPU-d

GPU	VRAM GPU kohta	FP32 arvutusjõudlus	Võimsuspiirang
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Vaata lähemalt →
NVIDIA A40	45 GB	≈ 29.9 TFLOPS	300 W	Vaata lähemalt →
NVIDIA L40S	45 GB	≈ 73.3 TFLOPS	350 W	Vaata lähemalt →
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Vaata lähemalt →

A100 SXM4 pilve-GPU: korduma kippuvad küsimused

Rendi A100 SXM4 pilve-GPU tunnikaupa

Vali mall, vali reaalajas konfiguratsioon ja ühendu SSH või brauseriterminali kaudu. Arveldus peatub, kui GPU kustutad.

Rendi A100 SXM4 Kõik GPU-d