השכרת שרת GPU מדגם NVIDIA A100 PCIE עם 40 GB VRAM
שכרו שרתי GPU בענן עם A100 PCIE לפי שעה ב-Cloudj: זיכרון של 40 GB VRAM, ארכיטקטורת Ampere ורוחב פס זיכרון של כ-1313 GB/s לעומסי אימון ומודלי LLM. זהו המעבר הפרקטי לתשתית datacenter עבור מהנדסי ML שהמודלים שלהם כבר לא נכנסים בכרטיסי גיימינג, עם 15.6 TFLOPS FP32, מגבלת הספק של 250 W ו-compute capability 8.0. התחילו מתבנית מוכנה של PyTorch, vLLM או Unsloth, בחרו קונפיגורציה זמינה והתחברו ישירות ב-SSH.
מפרט טכני של A100 PCIE
VRAM לכל GPU
40 GB
ארכיטקטורה
NVIDIA Ampere
יכולת חישוב (Compute capability)
8
ביצועי חישוב FP32
≈ 15.6 TFLOPS
רוחב פס זיכרון
≈ 1313 GB/s
מגבלת הספק
250 W
ערכים שנמסרו על ידי ספק התשתית עבור מכונות המוצגות כעת; הביצועים בפועל משתנים ממכונה למכונה.
תצורות ומחירי A100 PCIE בזמן אמת
מלאי ומחירים בזמן אמת, מתעדכנים באופן שוטף. המחיר הסופי מאושר לפני ביצוע ההזמנה.
שכרו עכשיומה אפשר להריץ על ה-GPU בענן מדגם A100 PCIE
הגשת מודלים של 13B–34B עם vLLM
נפח של 40 GB מספיק למודל 13B ב-16-bit או למודל מכווץ (quantized) מסדרת 30B, ורוחב פס של 1313 GB/s שומר על קצב ייצור טוקנים רציף גם תחת בקשות מקבילות.
Fine-tuning עם LoRA ו-QLoRA
בצעו fine-tuning למודלי שפה של 7B–13B על הדאטה שלכם עם Unsloth או PyTorch סטנדרטי ב-BF16, בלי צורך לצמצם את ה-batch size כדי להכניס את המודל לזיכרון.
אימוני מודלים ב-Mixed-precision
אמנו מודלים של ראייה ממוחשבת (vision), שמע או נתונים טבלאיים ב-BF16 על כרטיס datacenter יציב, במקום לשכור node מלא מרובה כרטיסי GPU.
Embeddings והסקה באצוות (Batch inference)
העבירו סטים גדולים של מסמכים דרך מודלי embedding או סיווג במהלך הלילה, ומחקו את השרת מיד עם סיום המשימה.
האם A100 PCIE הוא ה-GPU המתאים לעומסי העבודה שלך?
בחרו ב-A100 PCIE 40 GB כאשר עומסי העבודה שלכם חורגים ממגבלות הזיכרון של כרטיסי GPU לשוק הצרכני ודורשים חומרת datacenter בעלת רוחב פס גבוה. בחרו ב-GPU שוק צרכני קטן יותר עבור הסקה (inference) קלה, או שדרגו לדגם datacenter בעל נפח VRAM גבוה יותר אם המודלים הלא-מכווצים (unquantized) או גודלי ה-batch שלכם עולים על 40 GB.
GPU ענן מדגם A100 PCIE: שאלות נפוצות
שכרו GPU ענן מדגם A100 PCIE לפי שעה
בחרו תבנית, בחרו תצורה פעילה והתחברו באמצעות SSH או דרך הטרמינל בדפדפן. החיוב נפסק ברגע שמוחקים את ה-GPU.