Վարձակալեք NVIDIA A100 SXM4 GPU 40 GB VRAM-ով
Վարձակալեք A100 SXM4 GPU-ներ ժամավճարով Cloudj-ում՝ 40 GB VRAM NVIDIA Ampere-ի վրա, մոտ 1313 GB/s հիշողության թողունակությամբ և 400 W հզորության սահմանաչափով՝ շարունակական AI առաջադրանքների համար: Ստեղծված է այն թիմերի համար, որոնք իրականացնում են երկարատև ուսուցման կամ serving-ի աշխատանքներ և կարիք ունեն SXM մոդուլի ջերմային կայունության. այն ապահովում է 15.6 TFLOPS FP32 և compute capability 8.0: Ընտրեք ակտիվ A100 SXM4 կոնֆիգուրացիա, գործարկեք PyTorch կամ vLLM նախատիպից և միացեք SSH-ով:
A100 SXM4-ի տեխնիկական բնութագրերը
VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար
40 GB
Ճարտարապետություն
NVIDIA Ampere
Հաշվողական հնարավորություն
8
FP32 հաշվարկներ
≈ 15.6 TFLOPS
Հիշողության թողունակություն
≈ 1313 GB/s
Էներգասպառման սահմանաչափ
400 W
Ներկայացված մեքենաների համար ենթակառուցվածքի մատակարարի նշած արժեքները. իրական արտադրողականությունը կարող է տարբերվել ըստ մեքենայի:
Առկա A100 SXM4 կոնֆիգուրացիաներ և գներ
Առկայություն և գներ իրական ժամանակում՝ մշտական թարմացմամբ: Վերջնական արժեքը հաստատվում է պատվիրելուց առաջ:
Վարձակալել հիմաԻնչ կարող եք գործարկել A100 SXM4 ամպային GPU-ով
Երկարատև ուսուցման առաջադրանքներ
400 W հզորության սահմանաչափը հարմար է բազմաժամյա BF16 ուսուցման համար, որտեղ հաճախականությունները պետք է կայուն մնան առաջին էպոխից մինչև վերջինը:
Արտադրական մակարդակի LLM serving
Տեղադրեք 13B մոդել 16-bit ֆորմատով կամ քվանտավորված 30B դասի մոդել vLLM-ի կամ SGLang-ի հիմքով և թեստավորեք թողունակությունը՝ նախքան ենթակառուցվածքն ամրագրելը:
Instruction tuning՝ Unsloth-ի միջոցով
Գործարկեք LoRA կամ QLoRA 7B–13B մոդելների վրա՝ ավելի երկար հաջորդականություններով, քան թույլ է տալիս 24 GB տեսաքարտը:
Հետազոտությունների վերարտադրում
Վերարտադրեք այն գիտական աշխատանքները, որոնք փորձարկվել են A100 դասի սարքաշարի վրա՝ միևնույն Ampere ճարտարապետությամբ և հիշողության ծավալով:
Արդյո՞ք A100 SXM4-ը ճիշտ GPU է ձեր ծանրաբեռնվածության համար
Ընտրեք 40 GB A100 SXM4-ը, երբ ձեր ուսուցման կամ ինֆերենսի ծանրաբեռնվածությունը գերազանցում է սովորական GPU-ների հիշողության սահմանները և պահանջում տվյալների կենտրոնի հիշողության թողունակություն: Ընտրեք ավելի մեծ VRAM ունեցող տվյալների կենտրոնի GPU, եթե ձեր չքվանտավորված մոդելները գերազանցում են 40 GB-ը, կամ ընտրեք ավելի փոքր աշխատանքային կայանի կամ սպառողական քարտ՝ թեթև ինֆերենսի և ծրագրավորման համար:
A100 SXM4-ն ընդդեմ նմանատիպ ամպային GPU-ների
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | FP32 հաշվարկներ | Էներգասպառման սահմանաչափ | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 SXM4 | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | |
| NVIDIA A100 PCIE | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | Մանրամասներ → |
| NVIDIA A40 | 45 GB | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | Մանրամասներ → |
| NVIDIA L40S | 45 GB | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | Մանրամասներ → |
| NVIDIA Tesla P40 | 24 GB | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | Մանրամասներ → |
A100 SXM4 ամպային GPU. հաճախ տրվող հարցեր
Վարձակալեք A100 SXM4 ամպային GPU-ն ժամավճարով
Ընտրեք ձևանմուշը, ընտրեք հասանելի կոնֆիգուրացիան և միացեք SSH-ի կամ բրաուզերի տերմինալի միջոցով: Գանձումը դադարում է GPU-ն ջնջելու պահից: