ជួល NVIDIA A100 PCIE GPU ជាមួយ 40 GB VRAM
ជួល cloud GPU server A100 PCIE គិតថ្លៃតាមម៉ោងនៅលើ Cloudj៖ VRAM ទំហំ 40 GB, ស្ថាបត្យកម្ម Ampere និង memory bandwidth ប្រហែល 1313 GB/s សម្រាប់ដំណើរការ LLM និងការងារ training។ នេះជាជម្រើសកម្រិត datacenter ដ៏ជាក់ស្តែងសម្រាប់វិស្វករ ML ដែលម៉ូឌែលរបស់ពួកគេលែងសមស្របលើ gaming card ជាមួយកម្លាំង 15.6 TFLOPS FP32, កម្រិតថាមពល 250 W និង compute capability 8.0។ ចាប់ផ្ដើមចេញពី template PyTorch, vLLM ឬ Unsloth ជ្រើសរើស configuration ជាក់ស្តែង និងភ្ជាប់តាមរយៈ SSH។
លក្ខណៈបច្ចេកទេស A100 PCIE
VRAM ក្នុងមួយ GPU
40 GB
ស្ថាបត្យកម្ម
NVIDIA Ampere
សមត្ថភាពគណនា
8
ការគណនា FP32
≈ 15.6 TFLOPS
កម្រិតបញ្ជូនអង្គចងចាំ
≈ 1313 GB/s
ដែនកំណត់ថាមពល
250 W
តម្លៃដែលបានរាយការណ៍ដោយអ្នកផ្តល់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធសម្រាប់ម៉ាស៊ីនដែលមានក្នុងបញ្ជីបច្ចុប្បន្ន។ ប្រសិទ្ធភាពជាក់ស្តែងអាចប្រែប្រួលទៅតាមម៉ាស៊ីន។
ជម្រើសកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ និងតម្លៃ A100 PCIE ជាក់ស្តែង
ស្តុកជាក់ស្តែង និងតម្លៃត្រូវបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពជាបន្តបន្ទាប់។ តម្លៃចុងក្រោយនឹងត្រូវបានបញ្ជាក់មុនពេលអ្នកបញ្ជាទិញ។
ជួលឥឡូវនេះអ្វីដែលអ្នកអាចដំណើរការនៅលើ cloud GPU A100 PCIE
ដាក់ឱ្យដំណើរការម៉ូឌែល 13B–34B ជាមួយ vLLM
ទំហំ 40 GB អាចផ្ទុកម៉ូឌែល 13B កម្រិត 16-bit ឬម៉ូឌែលត្រកូល 30B ដែលបាន quantized ហើយ bandwidth 1313 GB/s ជួយឱ្យការបង្កើត token មានភាពរលូន ទោះបីជាមានសំណើចូលដំណាលគ្នាច្រើនក៏ដោយ។
ការធ្វើ Fine-tuning ជាមួយ LoRA និង QLoRA
ធ្វើ Fine-tune ម៉ូឌែលភាសា 7B–13B លើទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នកជាមួយ Unsloth ឬ PyTorch ធម្មតាក្នុងទម្រង់ BF16 ដោយមិនចាំបាច់បន្ថយទំហំ batch size ឡើយ។
ដំណើរការបង្វឹកបែប Mixed-precision
បង្វឹកម៉ូឌែល vision, speech ឬ tabular ក្នុងទម្រង់ BF16 លើកាត datacenter ដែលមានស្ថិរភាពខ្ពស់ ជាជាងការជួល node multi-GPU ពេញលេញ។
ការបង្កើត Embeddings និង batch inference
ដំណើរការសំណុំឯកសារធំៗតាមរយៈម៉ូឌែល embedding ឬ classification ពេញមួយយប់ ហើយអាចលុប server ចោលនៅពេល batch បញ្ចប់។
តើ A100 PCIE ជា GPU ដ៏ស័ក្តិសមសម្រាប់បន្ទុកការងាររបស់អ្នកដែរឬទេ?
ជ្រើសរើស A100 PCIE 40 GB នៅពេលទំហំការងាររបស់អ្នកលើសពីដែនកំណត់អង្គចងចាំរបស់ consumer GPU និងត្រូវការ hardware កម្រិត datacenter ដែលមាន bandwidth ខ្ពស់។ ជ្រើសរើស consumer GPU ទំហំតូចជាងនេះសម្រាប់ inference កម្រិតស្រាល ឬប្តូរទៅម៉ូឌែល datacenter ដែលមាន VRAM ខ្ពស់ជាងនេះ ប្រសិនបើម៉ូឌែល unquantized ឬទំហំ batch របស់អ្នកលើសពី 40 GB។
A100 PCIE ធៀបនឹង cloud GPU ស្រដៀងគ្នា
| GPU | VRAM ក្នុងមួយ GPU | ការគណនា FP32 | ដែនកំណត់ថាមពល | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 PCIE | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | |
| NVIDIA A100 SXM4 | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | ព័ត៌មានលម្អិត → |
| NVIDIA A40 | 45 GB | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | ព័ត៌មានលម្អិត → |
| NVIDIA L40S | 45 GB | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | ព័ត៌មានលម្អិត → |
| NVIDIA Tesla P40 | 24 GB | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | ព័ត៌មានលម្អិត → |
cloud GPU A100 PCIE៖ សំណួរដែលសួរញឹកញាប់
ជួល cloud GPU A100 PCIE គិតជាម៉ោង
ជ្រើសរើស template, ជ្រើសរើសការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធជាក់ស្តែង ហើយភ្ជាប់តាមរយៈ SSH ឬ browser terminal។ ការគិតប្រាក់នឹងបញ្ឈប់ភ្លាមៗនៅពេលអ្នកលុប GPU។