प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA L40S GPU किराए पर लें
NVIDIA L40S एक Ada Lovelace डेटासेंटर GPU है जो Cloudj पर क्लाउड रेंटल के लिए उपलब्ध है। यह 350 W पावर सीमा के भीतर 45 GB VRAM, लगभग 73.3 TFLOPS सिंगल-प्रिसिजन कंप्यूट और लगभग 626 GB/s की मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है। CUDA कंप्यूट क्षमता 8.9 को सपोर्ट करते हुए, यह इंस्टेंस प्रति-घंटे बिलिंग के साथ कठिन AI ट्रेनिंग, इन्फरेंस और ग्राफ़िक्स वर्कलोड को संभालता है।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
45 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Ada Lovelace
कम्प्यूट क्षमता
8.9
FP32 कम्प्यूट
≈ 73.3 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 626 GB/s
पावर लिमिट
350 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 लेंL40S किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
लार्ज लैंग्वेज मॉडल इन्फरेंस
45 GB मेमोरी क्षमता के भीतर vLLM और Ollama जैसे तैयार टेम्पलेट्स का उपयोग करके क्वांटाइज़्ड या फ़ुल-प्रिसिजन लैंग्वेज मॉडल डिप्लॉय करें।
जनरेटिव इमेज वर्कफ़्लो
Ada Lovelace आर्किटेक्चर का लाभ उठाते हुए ComfyUI में जटिल डिफ्यूजन पाइपलाइन और बैच जनरेशन टास्क चलाएँ।
डीप लर्निंग फ़ाइन-ट्यूनिंग
लगभग 73.3 TFLOPS कंप्यूट का उपयोग करके PyTorch/CUDA परिवेश में न्यूरल नेटवर्क और LoRA एडाप्टर को फ़ाइन-ट्यून करें।
डेटासेंटर ग्राफ़िक्स और रेंडरिंग
हेडलेस रेंडरिंग और सिमुलेशन टास्क निष्पादित करें जिन्हें लगभग 626 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ वाले डेटासेंटर GPU से लाभ मिलता है।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
जब आपके वर्कलोड को सामान्य कंज्यूमर कार्ड से बढ़कर 45 GB VRAM और डेटासेंटर की विश्वसनीयता की आवश्यकता हो, तो L40S चुनें। यदि आपके मॉडल कम मेमोरी में फिट होते हैं, तो एक छोटा वर्कस्टेशन या कंज्यूमर GPU अधिक किफायती होता है, जबकि विशाल अनक्वांटाइज़्ड फ़ाउंडेशन मॉडलों के लिए बड़ी मेमोरी वाले डेटासेंटर GPU की आवश्यकता होती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से L40S किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।