प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA A100 PCIE GPU किराए पर लें
NVIDIA A100 PCIE, Ampere आर्किटेक्चर पर निर्मित एक डेटासेंटर GPU है, जिसमें 40 GB VRAM और 250 W पावर एनवेलप मिलता है। यह लगभग 15.6 TFLOPS का मानक फ्लोटिंग-पॉइंट कंप्यूट और लगभग 1313 GB/s की मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है, तथा CUDA कंप्यूट क्षमता 8.0 का समर्थन करता है। Cloudj पर, आप इस हार्डवेयर को प्रति-घंटे बिलिंग, SSH एक्सेस और PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama तथा ComfyUI के लिए तैयार टेम्पलेट्स के साथ किराए पर ले सकते हैं।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
40 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Ampere
कम्प्यूट क्षमता
8
FP32 कम्प्यूट
≈ 15.6 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 1313 GB/s
पावर लिमिट
250 W
ये मान वर्तमान में सूचीबद्ध मशीनों के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाता द्वारा बताए गए हैं; वास्तविक प्रदर्शन मशीन के अनुसार भिन्न हो सकता है।
उपलब्ध कॉन्फ़िगरेशन
लाइव स्टॉक और कीमतें लगातार अपडेट की जाती हैं। ऑर्डर करने से पहले अंतिम कीमत की पुष्टि की जाती है।
अभी किराए पर लेंA100 PCIE किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
लार्ज लैंग्वेज मॉडल इन्फरेंस
टोकन जनरेशन के लिए 40 GB VRAM क्षमता और लगभग 1313 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ का लाभ उठाते हुए, vLLM या Ollama का उपयोग करके लैंग्वेज मॉडल सर्व करें।
डीप लर्निंग फाइन-ट्यूनिंग
कंप्यूट क्षमता 8.0 वाले Ampere डेटासेंटर आर्किटेक्चर पर PyTorch/CUDA में ट्रेनिंग और फाइन-ट्यूनिंग जॉब्स चलाएँ।
हाई-रेज़ोल्यूशन इमेज जनरेशन
ComfyUI में जटिल डिफ्यूजन वर्कफ़्लो निष्पादित करें, जिन्हें कंज्यूमर कार्ड्स की तुलना में अधिक मेमोरी की आवश्यकता होती है।
वैज्ञानिक और डेटा कंप्यूटिंग
लगभग 15.6 TFLOPS के कंप्यूट प्रदर्शन का उपयोग करते हुए अधिक मेमोरी की खपत वाले सिमुलेशन और डेटा एनालिटिक्स कार्यों को प्रोसेस करें।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
जब आपके वर्कलोड कंज्यूमर GPUs की मेमोरी सीमा से अधिक हों और उन्हें हाई-बैंडविड्थ डेटासेंटर हार्डवेयर की आवश्यकता हो, तो A100 PCIE 40 GB चुनें। हल्के इन्फरेंस के लिए एक छोटे कंज्यूमर GPU का विकल्प चुनें, या यदि आपके अनक्वांटाइज़्ड मॉडल या बैच का आकार 40 GB से अधिक है, तो अधिक VRAM वाले डेटासेंटर मॉडल पर अपग्रेड करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से A100 PCIE किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।