प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA A40 GPU किराए पर लें
NVIDIA A40 एक डेटासेंटर GPU है जो Ampere आर्किटेक्चर पर बना है, जिसमें कंप्यूट क्षमता 8.6 और 45 GB VRAM है। Cloudj पर, यह 300 W पावर एनवलप के भीतर लगभग 29.9 TFLOPS की सिंगल-प्रिसिजन परफ़ॉर्मेंस और लगभग 536 GB/s की मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है। आप इसे प्रति घंटे की बिलिंग, पूर्ण SSH एक्सेस और PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama तथा ComfyUI सहित तैयार टेम्पलेट्स के साथ डिप्लॉय कर सकते हैं।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
45 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Ampere
कम्प्यूट क्षमता
8.6
FP32 कम्प्यूट
≈ 29.9 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 536 GB/s
पावर लिमिट
300 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 लेंA40 किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
लार्ज लैंग्वेज मॉडल इन्फ़रेंस
प्री-कॉन्फ़िगर किए गए vLLM या Ollama टेम्पलेट्स का उपयोग करके ऐसे मॉडल चलाएँ जिन्हें 45 GB तक मेमोरी की आवश्यकता होती है।
डीप लर्निंग फ़ाइन-ट्यूनिंग
बड़े बैच साइज़ और वेट्स के लिए पर्याप्त VRAM के साथ PyTorch/CUDA में न्यूरल नेटवर्क्स को फ़ाइन-ट्यून करें।
जनरेटिव इमेज वर्कफ़्लो
जटिल डिफ़्यूज़न पाइपलाइनों को चलाएँ और ComfyUI का उपयोग करके एक साथ कई चेकपॉइंट्स को मेमोरी में रखें।
डेटासेंटर कंप्यूट कार्य
सिमुलेशन और रेंडरिंग वर्कलोड के लिए लगभग 29.9 TFLOPS की सिंगल-प्रिसिजन कंप्यूट और लगभग 536 GB/s की मेमोरी बैंडविड्थ का उपयोग करें।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
A40 को तब चुनें जब आपके वर्कलोड को डेटासेंटर Ampere आर्किटेक्चर पर 45 GB VRAM की आवश्यकता हो, जो मानक कंज्यूमर मेमोरी क्षमता से अधिक है। यदि आपके मॉडल कम मेमोरी में फ़िट होते हैं तो छोटे कंज्यूमर कार्ड का विकल्प चुनें, या यदि आपके ट्रेनिंग जॉब्स मेमोरी थ्रूपुट के कारण काफी धीमे हो रहे हैं तो उच्च-बैंडविड्थ वाले डेटासेंटर GPU पर जाएँ।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से A40 किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।