NVIDIA A800 PCIE GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA A800 PCIE は、80 GB の VRAM を搭載した Ampere アーキテクチャのデータセンター向け GPU です。300 W の消費電力枠内で、約 1598 GB/s のメモリ帯域幅と約 15.6 TFLOPS の単精度演算性能を発揮します。Cloudj では、時間単位の請求、完全な SSH アクセス、および PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI 用の構築済みテンプレートを使用してこのカードを展開できます。
仕様
GPU あたりの VRAM
80 GB
アーキテクチャ
NVIDIA Ampere
Compute Capability
8
FP32 演算性能
≈ 15.6 TFLOPS
メモリ帯域幅
≈ 1598 GB/s
電力制限
300 W
現在掲載されているマシンについてインフラプロバイダーから報告された数値です。実際のパフォーマンスはマシンによって異なります。
利用可能な構成
在庫と料金はリアルタイムで随時更新されます。最終的な料金はご注文前に確定します。
今すぐレンタルA800 PCIE の主な用途
大規模言語モデルの推論
事前設定された vLLM や Ollama のテンプレートを使用し、大規模言語モデルを 80 GB の VRAM バッファ内に完全に収めてホストできます。
ディープラーニングのファインチューニング
メモリのボトルネックに陥ることなく、PyTorch/CUDA で大きなバッチサイズと長いコンテキストウィンドウを使用してモデルのトレーニングやファインチューニングを行えます。
高スループットのバッチ処理
約 1598 GB/s のメモリ帯域幅を活用して、データ集約型のニューラルネットワークのワークロードや埋め込み処理を実行できます。
複雑な生成ワークフロー
複数のチェックポイントを同時にメモリに読み込んだまま、ComfyUI でマルチモデルの拡散パイプラインを実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
純粋な単精度演算性能よりも、大規模な AI モデル向けに 80 GB のメモリ容量が最優先される場合に A800 PCIE を選択してください。ワークロードがより小さなメモリ容量に収まる場合は、VRAM が少ないワークステーション向けまたはコンシューマー向け GPU の方が適しています。一方、計算負荷の高いタスクでは、新世代のデータセンター向けアーキテクチャの方が有利な場合があります。