प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA L4 GPU किराए पर लें
NVIDIA L4 एक Ada Lovelace आर्किटेक्चर वाला डेटासेंटर GPU है, जिसमें 22 GB VRAM और 72 W का पावर एनवलप मिलता है। यह CUDA compute capability 8.9 के साथ लगभग 24.2 TFLOPS का सिंगल-प्रिसीजन फ्लोटिंग-पॉइंट परफॉर्मेंस और लगभग 221 GB/s की मेमोरी बैंडविड्थ देता है। प्रति-घंटा बिलिंग, पूर्ण SSH एक्सेस और PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama तथा ComfyUI के लिए तैयार टेम्पलेट्स के साथ इसे Cloudj पर किराए पर लें।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
22 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Ada Lovelace
कम्प्यूट क्षमता
8.9
FP32 कम्प्यूट
≈ 24.2 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 221 GB/s
पावर लिमिट
72 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 लेंL4 किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
लैंग्वेज मॉडल इन्फरेंस
पहले से कॉन्फ़िगर किए गए vLLM या Ollama टेम्पलेट्स का उपयोग करके 22 GB VRAM बफ़र में क्वांटाइज़्ड या छोटे-से-मध्यम आकार के लैंग्वेज मॉडल चलाएँ।
इमेज जनरेशन वर्कफ़्लो
Ada Lovelace आर्किटेक्चर के फ़ीचर्स का लाभ उठाते हुए ऐसी ComfyUI पाइपलाइन डिप्लॉय करें जो 22 GB मेमोरी में आसानी से फ़िट हो जाती हैं।
लाइटवेट फ़ाइन-ट्यूनिंग
उच्च-वाटेज वाले डेटासेंटर कार्ड की आवश्यकता के बिना PyTorch/CUDA एनवायरनमेंट में पैरामीटर-एफिशिएंट फ़ाइन-ट्यूनिंग और एडेप्टर ट्रेनिंग जॉब्स चलाएँ।
बैच मीडिया और विज़न
72 W रेटिंग वाले डेटासेंटर GPU पर कंप्यूटर विज़न इन्फरेंस और वीडियो वर्कलोड प्रोसेस करें।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
जब आपको इन्फरेंस या मध्यम ट्रेनिंग वर्कलोड के लिए 22 GB VRAM और Ada Lovelace compute capability 8.9 की आवश्यकता हो, तब L4 चुनें। यदि आपके मॉडल 22 GB से बड़े हैं या उन्हें लगभग 221 GB/s से अधिक मेमोरी बैंडविड्थ की आवश्यकता है, तो किसी बड़े डेटासेंटर GPU पर जाएँ, या कम मेमोरी की आवश्यकता वाले बेसिक डेवलपमेंट कार्यों के लिए कोई छोटा कार्ड चुनें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से L4 किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।