Alkalmas a CMP 170HX modelltanításra?

Inkább inferenciához és memóriaintenzív feladatokhoz illeszkedik. A 12.1 TFLOPS FP32 teljesítménnyel lassabb a számításigényes betanítás során, mint az olyan kártyák, mint az A40 vagy az RTX 3090, ezért tervezés előtt érdemes tesztelni a feladatot.

Miért érdemes először tesztelni a feladatot?

A CMP 170HX kizárólag számítási feladatokra tervezett kártya, és egyes szoftveres futási útvonalak eltérően viselkedhetnek rajta a mainstream GPU-khoz képest. Egy rövid, óradíjas munkamenet azonnal megmutatja, hogy a keretrendszer, az illesztőprogramok és a modell a várt módon működnek-e.

Mi a CMP 170HX legerősebb paramétere?

A memóriasávszélesség: mintegy 1516 GB/s, ami magasabb, mint az A100 PCIE hivatalos 1313 GB/s értéke, így minden olyan munkamenetet felgyorsít, amely inkább a memóriára vár, mint a matematikai műveletekre.

Mennyi ideig kell fenntartanom egy CMP 170HX szervert a(z) Cloudj felületén?

Pontosan addig, ameddig szüksége van rá. Az óradíjas elszámolás csak a szerver futási idejére vonatkozik, és amint a teszt vagy a feladat véget ér, azonnal törölheti a példányt.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Béreljen NVIDIA CMP 170HX GPU-t 64 GB VRAM-mal

Béreljen CMP 170HX felhő GPU-szervereket óradíjas alapon a(z) Cloudj felületén: 64 GB VRAM, Ampere architektúra és mintegy 1516 GB/s memóriasávszélesség a memóriaintenzív számításokhoz. Fej nélküli (headless) számítási kártya olyan fejlesztőknek, akiknek a sávszélesség és a kapacitás fontosabb a nyers FP32 sebességnél (12.1 TFLOPS, 250 W, compute capability 8.0). Futtasson egy rövid tesztet PyTorch vagy Ollama sablonon, majd skálázza fel a feladatot.

CMP 170HX bérlése Összes GPU

CMP 170HX specifikációk

VRAM GPU-nként

64 GB

Architektúra

NVIDIA Ampere

Számítási képesség

FP32 számítási teljesítmény

≈ 12.1 TFLOPS

Memória-sávszélesség

≈ 1516 GB/s

Teljesítménykorlát

250 W

Az infrastruktúra-szolgáltató által megadott értékek a jelenleg listázott gépekre; a valós teljesítmény gépenként eltérhet.

Elérhető CMP 170HX konfigurációk és árak

Élő készlet- és árinformációk, folyamatosan frissítve. A végleges ár megrendelés előtt megerősítésre kerül.

Bérlés most

Mit futtathatsz a CMP 170HX felhő GPU-n

Sávszélesség-korlátos inferencia

Az LLM-tokengenerálást főként a memóriasávszélesség korlátozza, és a(z) 1516 GB/s az A100 kategóriájú kártyák szintjén mozog.

Kvantált LLM-ek futtatása

Töltsön be kvantált modelleket Ollama vagy llama.cpp környezetben, és szolgálja ki őket API-n keresztül teszteléshez vagy belső eszközökhöz.

CUDA-kernel kísérletek

Profilozzon memóriaintenzív kerneleket egy compute capability 8.0 szintű Ampere kártyán, mielőtt nagyobb hardverre vinné át őket.

Kötegelt adatfeldolgozás

Streameljen nagyméretű tömböket a GPU-memórián keresztül memóriahozzáférés-igényes transzformációkhoz, hash-eléshez vagy analitikai feladatokhoz.

A CMP 170HX a megfelelő GPU a munkafolyamataidhoz?

Válassza a CMP 170HX-et, ha a munkamenet szűk keresztmetszete a memóriakapacitás és a sávszélesség, nem pedig a nyers egyszeres pontosságú számítási kapacitás. Válasszon nagyobb számítási teljesítményű GPU-t, ha gyorsabb betanítási ciklusokra van szüksége, vagy döntsön egy kisebb fogyasztói kártya mellett, ha a modelljeinek nincs szükségük 64 GB VRAM-ra.

CMP 170HX vs. hasonló felhő GPU-k

GPU	VRAM GPU-nként	FP32 számítási teljesítmény	Teljesítménykorlát
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Részletek →
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	Részletek →
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Részletek →
NVIDIA A40	45 GB	≈ 29.9 TFLOPS	300 W	Részletek →

CMP 170HX felhő GPU: gyakori kérdések

Bérelj CMP 170HX felhő GPU-t óradíjas alapon

Válassz sablont, válassz egy elérhető konfigurációt, és csatlakozz SSH-n vagy a böngészős terminálon keresztül. A számlázás a GPU törlésével leáll.

CMP 170HX bérlése Összes GPU