A100 SXM4 ឬ A100 PCIE៖ តើខ្ញុំគួរជ្រើសរើសមួយណា?

តួលេខអង្គចងចាំ FP32 និង bandwidth ដែលបានបង្ហាញគឺដូចគ្នា៖ 40 GB, 15.6 TFLOPS និង 1313 GB/s។ SXM4 ដំណើរការក្នុងថាមពល 400 W ជំនួសឱ្យ 250 W ដូច្នេះសូមជ្រើសរើសវាសម្រាប់ការងារធ្ងន់ៗជាប់ជាប្រចាំ ហើយជ្រើសរើស card PCIE ប្រសិនបើជម្រើសណាមួយក៏អាចប្រើបាន ហើយអ្នកចង់បានតម្លៃផ្ទាល់សមរម្យជាង។

តើ 40 GB គ្រប់គ្រាន់ដើម្បី fine-tune ម៉ូឌែល 70B ដែរឬទេ?

មិនគ្រប់គ្រាន់ស្រួលនោះទេ។ 40 GB អាចដំណើរការ LoRA លើម៉ូឌែល 7B–13B និង QLoRA លើម៉ូឌែលទំហំមធ្យមបានយ៉ាងល្អ។ សម្រាប់ការ fine-tune កម្រិត 70B សូមពិចារណាលើ card ទំហំ 80 GB ឬធំជាងនេះ ដូចជា H100 SXM ឬ H200 NVL។

តើ A100 SXM4 គាំទ្រ BF16 ដែរឬទេ?

បាទ/ចាស គាំទ្រ។ Ampere ជាមួយ compute capability 8.0 គាំទ្រ BF16 ដែលជា precision លំនាំដើមសម្រាប់ការ training និង fine-tuning របស់ LLM ភាគច្រើននាពេលបច្ចុប្បន្ន។

តើម៉ាស៊ីនមេ A100 SXM4 ត្រូវបានគិតថ្លៃយ៉ាងដូចម្តេចនៅលើ Cloudj?

ម៉ាស៊ីនមេគិតជាម៉ោងត្រូវបានកាត់ប្រាក់រាល់ម៉ោងពីសមតុល្យគណនីរបស់អ្នកកំឡុងពេលដំណើរការ។ ចំពោះម៉ាស៊ីនមេគិតជាម៉ោងដែលបានផ្អាកដំណើរការ គឺគិតថ្លៃតែលើទំហំ disk ប៉ុណ្ណោះ។ ជម្រើសគិតប្រាក់ប្រចាំខែ និងរយៈពេលវែងជាងនេះក៏មានផ្ដល់ជូនផងដែរ ដោយការបញ្ចុះតម្លៃនានានឹងបង្ហាញមុនពេលអ្នកទូទាត់។

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

ជួល NVIDIA A100 SXM4 GPU ជាមួយ 40 GB VRAM

ជួល GPU A100 SXM4 គិតជាម៉ោងនៅលើ Cloudj៖ VRAM ទំហំ 40 GB លើស្ថាបត្យកម្ម NVIDIA Ampere ជាមួយ bandwidth អង្គចងចាំប្រមាណ 1313 GB/s និងកម្រិតថាមពល 400 W សម្រាប់ការងារ AI ធ្ងន់ៗជាប់ជាប្រចាំ។ បង្កើតឡើងសម្រាប់ក្រុមការងារដែលដំណើរការការងារ training ឬ serving រយៈពេលយូរ និងត្រូវការសមត្ថភាពគ្រប់គ្រងកម្ដៅខ្ពស់របស់ម៉ូឌុល SXM ជាមួយកម្លាំងគណនា 15.6 TFLOPS FP32 និង compute capability 8.0។ ជ្រើសរើសទំហំកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ A100 SXM4 ដែលកំពុងដំណើរការ ចាប់ផ្ដើមជាមួយ template PyTorch ឬ vLLM ហើយភ្ជាប់តាមរយៈ SSH ភ្លាមៗ។

ជួល A100 SXM4 GPU ទាំងអស់

លក្ខណៈបច្ចេកទេស A100 SXM4

VRAM ក្នុងមួយ GPU

40 GB

ស្ថាបត្យកម្ម

NVIDIA Ampere

សមត្ថភាពគណនា

ការគណនា FP32

≈ 15.6 TFLOPS

កម្រិតបញ្ជូនអង្គចងចាំ

≈ 1313 GB/s

ដែនកំណត់ថាមពល

400 W

តម្លៃដែលបានរាយការណ៍ដោយអ្នកផ្តល់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធសម្រាប់ម៉ាស៊ីនដែលមានក្នុងបញ្ជីបច្ចុប្បន្ន។ ប្រសិទ្ធភាពជាក់ស្តែងអាចប្រែប្រួលទៅតាមម៉ាស៊ីន។

ជម្រើសកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ និងតម្លៃ A100 SXM4 ជាក់ស្តែង

ស្តុកជាក់ស្តែង និងតម្លៃត្រូវបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពជាបន្តបន្ទាប់។ តម្លៃចុងក្រោយនឹងត្រូវបានបញ្ជាក់មុនពេលអ្នកបញ្ជាទិញ។

ជួលឥឡូវនេះ

អ្វីដែលអ្នកអាចដំណើរការនៅលើ cloud GPU A100 SXM4

ការងារ training រយៈពេលយូរ

កម្រិតថាមពល 400 W ស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ការ training BF16 រាប់ម៉ោង ដែលតម្រូវឱ្យ clock speed រក្សាស្ថិរភាពខ្ពស់ចាប់ពី epoch ដំបូងរហូតដល់ចប់។

ការដាក់ដំណើរការ LLM serving កម្រិត production

ដាក់ host ម៉ូឌែល 13B កម្រិត 16-bit ឬម៉ូឌែលកម្រិត 30B ប្រភេទ quantized ជាមួយ vLLM ឬ SGLang និងធ្វើតេស្ត throughput មុនពេលអ្នកសម្រេចចិត្តវិនិយោគលើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធធំ។

ការធ្វើ Instruction tuning ជាមួយ Unsloth

ដំណើរការ LoRA ឬ QLoRA លើម៉ូឌែល 7B–13B ជាមួយ sequence ប្រវែងវែងជាង card ទំហំ 24 GB អាចទ្រទ្រង់បាន។

ការផ្ទៀងផ្ទាត់លទ្ធផលស្រាវជ្រាវឡើងវិញ

ផ្ទៀងផ្ទាត់ឡើងវិញនូវសារណាស្រាវជ្រាវដែលត្រូវបាន benchmark លើ hardware កម្រិត A100 ដោយប្រើស្ថាបត្យកម្ម Ampere និងទំហំអង្គចងចាំដូចគ្នាទាំងស្រុង។

តើ A100 SXM4 ជា GPU ដ៏ស័ក្តិសមសម្រាប់បន្ទុកការងាររបស់អ្នកដែរឬទេ?

ជ្រើសរើស A100 SXM4 40 GB នៅពេលដែលបន្ទុកការងារ training ឬ inference របស់អ្នកលើសពីដែនកំណត់អង្គចងចាំរបស់ GPU កម្រិត consumer និងត្រូវការ bandwidth អង្គចងចាំកម្រិត datacenter។ ជ្រើសរើស GPU កម្រិត datacenter ដែលមាន VRAM ធំជាងនេះ ប្រសិនបើម៉ូឌែល unquantized របស់អ្នកលើសពី 40 GB ឬជ្រើសរើស card កម្រិត workstation តូចជាង ឬ consumer សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍ និង inference កម្រិតស្រាល។

A100 SXM4 ធៀបនឹង cloud GPU ស្រដៀងគ្នា

GPU	VRAM ក្នុងមួយ GPU	ការគណនា FP32	ដែនកំណត់ថាមពល
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 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 SXM4៖ សំណួរដែលសួរញឹកញាប់

ជួល cloud GPU A100 SXM4 គិតជាម៉ោង

ជ្រើសរើស template, ជ្រើសរើសការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធជាក់ស្តែង ហើយភ្ជាប់តាមរយៈ SSH ឬ browser terminal។ ការគិតប្រាក់នឹងបញ្ឈប់ភ្លាមៗនៅពេលអ្នកលុប GPU។

ជួល A100 SXM4 GPU ទាំងអស់