შეუძლია თუ არა A800 PCIE-ს 70B მოდელის გაშვება?

დიახ, დაკვანტულ (quantized) რეჟიმში. 4-bit-ზე 70B-ის წონები დაახლოებით 35–40 GB-ს იკავებს, ამიტომ ისინი თავისუფლად ეტევა 80 GB-ში კონტექსტისთვის დატოვებული ადგილით. 70B-ის 16-bit-ში გასაშვებად საჭიროა დაახლოებით 140 GB, რისთვისაც უკვე H200 NVL დაგჭირდებათ.

რით განსხვავდება A800 PCIE A100 PCIE-სგან?

იგივე Ampere თაობა და 15.6 TFLOPS FP32, თუმცა A800 PCIE წარმოდგენილია 80 GB მეხსიერებით 40 GB-ის ნაცვლად და 1598 GB/s გამტარობით 1313 GB/s-ის ნაცვლად, რის გამოც მასზე უფრო დიდი მოდელები ეტევა და მათი სერვინგიც შედარებით სწრაფად ხდება.

A800 PCIE უნდა ავირჩიო თუ H100 PCIE?

ორივეს 80 GB მეხსიერება აქვს. Hopper-ზე დაფუძნებულ H100 PCIE-ს დამატებით აქვს 41 TFLOPS FP32 და 1760 GB/s, შესაბამისად, სამუშაო საათში უფრო სწრაფია; A800 PCIE-ის არჩევა გამართლებულია მაშინ, როცა მიმდინარე ფასი უფრო დაბალია და Ampere-ის სისწრაფე სრულიად საკმარისია.

რომელი შაბლონები მუშაობს A800 PCIE-ზე?

PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth და ComfyUI შაბლონებში მითითებულია მინიმალური CUDA ვერსია და VRAM; Cloudj-ის მართვის პანელი (console) მხოლოდ იმ შაბლონებს გთავაზობთ, რომელთა გაშვებაც ამ GPU-ს შეუძლია.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

დაიქირავეთ NVIDIA A800 PCIE GPU 80 GB VRAM-ით

იქირავეთ A800 PCIE GPU საათობრივად Cloudj-ზე: 80 GB VRAM NVIDIA Ampere-ზე დაახლოებით 1598 GB/s მეხსიერების გამტარობით, რაც 70B კლასის LLM-ების ერთ ბარათზე გაშვების საშუალებას იძლევა. ის განკუთვნილია AI გუნდებისთვის, რომლებსაც სერვინგისთვის, fine-tuning-ისთვისა და გრძელ კონტექსტთან მუშაობისთვის A100 40 GB-ზე ორჯერ მეტი მეხსიერება სჭირდებათ — 15.6 TFLOPS FP32 წარმადობითა და 300 W ენერგომოხმარების ლიმიტით. დაიწყეთ vLLM, SGLang ან Unsloth შაბლონით და დაუკავშირდით SSH-ით.

იქირავეთ A800 PCIE ყველა GPU

A800 PCIE-ის სპეციფიკაციები

VRAM თითოეულ GPU-ზე

80 GB

არქიტექტურა

NVIDIA Ampere

Compute capability

FP32 გამოთვლები

≈ 15.6 TFLOPS

მეხსიერების გამტარობა

≈ 1598 GB/s

სიმძლავრის ლიმიტი (TDP)

300 W

მნიშვნელობები მოწოდებულია ინფრასტრუქტურის პროვაიდერის მიერ ამჟამად განთავსებული სერვერებისთვის; რეალური წარმადობა შეიძლება განსხვავდებოდეს კონკრეტული აპარატურის მიხედვით.

A800 PCIE-ის მიმდინარე კონფიგურაციები და ფასები

მარაგები და ფასები განახლებადია რეალურ დროში. საბოლოო ფასის დადასტურება ხდება შეკვეთამდე.

იქირავეთ ახლავე

რა შეგიძლიათ გაუშვათ A800 PCIE ღრუბლოვან GPU-ზე

70B მოდელები ერთ GPU-ზე

გაუშვით 4-bit 70B მოდელი KV cache-სთვის დარჩენილი ადგილით, ან 30B–34B მოდელი 16-bit ფორმატში vLLM-ის ან SGLang-ის მეშვეობით.

დიდი კონტექსტის ინფერენსი

80 GB უზრუნველყოფს ადგილს გრძელი prompt-ებისა და მრავალი პარალელური sequence-ისთვის, რაც 40 GB ბარათის რესურსს გადააჭარბებდა.

საშუალო ზომის LLM-ების fine-tuning

გაუშვით LoRA 13B–34B მოდელებზე BF16-ში ან QLoRA უფრო დიდ მოდელებზე Unsloth-ით, რამდენიმე GPU-ზე განაწილების (sharding) გარეშე.

მეხსიერებაზე ინტენსიური Data Science

შეინახეთ დიდი ტენზორები, გრაფები ან მახასიათებლების მატრიცები პირდაპირ GPU მეხსიერებაში RAPIDS ან PyTorch დავალებებისთვის.

არის თუ არა A800 PCIE შესაფერისი GPU თქვენი დატვირთვისთვის?

აირჩიეთ A800 PCIE, როდესაც თქვენი მთავარი მოთხოვნა დიდი AI მოდელებისთვის 80 GB მეხსიერების მოცულობაა და არა უბრალოდ ერთმაგი სიზუსტის გამოთვლითი სიმძლავრე. თუ თქვენი სამუშაო ნაკლები მეხსიერებითაც სრულდება, უფრო დაბალი VRAM-ის მქონე სამუშაო სადგურის (workstation) ან სამომხმარებლო GPU უფრო შესაფერისია, ხოლო გამოთვლებზე დამოკიდებული ამოცანებისთვის უმჯობესია უახლესი თაობის მონაცემთა ცენტრის არქიტექტურა გამოიყენოთ.

A800 PCIE vs მსგავსი ღრუბლოვანი GPU-ები

GPU	VRAM თითოეულ GPU-ზე	FP32 გამოთვლები	სიმძლავრის ლიმიტი (TDP)
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	დეტალები →
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	დეტალები →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	დეტალები →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	დეტალები →

A800 PCIE ღრუბლოვანი GPU: ხშირად დასმული კითხვები

იქირავეთ A800 PCIE ღრუბლოვანი GPU საათობრივად

აირჩიეთ შაბლონი, შეარჩიეთ ხელმისაწვდომი კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით ან ბრაუზერის ტერმინალით. გადახდა ჩერდება GPU-ის წაშლისთანავე.

იქირავეთ A800 PCIE ყველა GPU