A100 SXM4 လား သို့မဟုတ် A100 PCIE လား၊ မည်သည်ကို ရွေးချယ်သင့်သလဲ။

ဖော်ပြထားသော memory၊ FP32 နှင့် bandwidth ကိန်းဂဏန်းများသည် အတူတူပင်ဖြစ်ပါသည်- 40 GB၊ 15.6 TFLOPS နှင့် 1313 GB/s ဖြစ်သည်။ သို့သော် SXM4 သည် 250 W အစား 400 W ဖြင့် အလုပ်လုပ်သောကြောင့် ရေရှည် run ရမည့် အကြီးစားလုပ်ငန်းများအတွက် ၎င်းကို ရွေးချယ်သင့်ပြီး၊ မည်သည့်ကတ်မဆို အဆင်ပြေကာ ဈေးသက်သာသော အသင့်သုံး package ကို လိုချင်ပါက PCIE ကတ်ကို ရွေးချယ်ပါ။

70B model တစ်ခုကို fine-tune လုပ်ရန် 40 GB သည် လုံလောက်မှုရှိပါသလား။

အဆင်ပြေချောမွေ့စွာ မလုံလောက်နိုင်ပါ။ 40 GB သည် 7B–13B model များပေါ်တွင် LoRA ပြုလုပ်ရန်နှင့် အလတ်စား model များပေါ်တွင် QLoRA ပြုလုပ်ရန်အတွက် အဆင်ပြေပါသည်။ 70B အဆင့် model များကို fine-tuning ပြုလုပ်ရန်အတွက်မူ H100 SXM သို့မဟုတ် H200 NVL ကဲ့သို့သော 80 GB နှင့် အထက်ရှိသော ကတ်များကို ကြည့်ရှုသင့်ပါသည်။

A100 SXM4 သည် BF16 ကို support လုပ်ပါသလား။

ဟုတ်ကဲ့၊ support လုပ်ပါသည်။ Compute capability 8.0 ပါဝင်သော Ampere သည် လက်ရှိ LLM training နှင့် fine-tuning နည်းလမ်းအများစုအတွက် default precision ဖြစ်သည့် BF16 ကို support လုပ်ပါသည်။

Cloudj တွင် A100 SXM4 server အတွက် ကျသင့်ငွေကို မည်သို့ ကောက်ခံပါသလဲ။

နာရီအလိုက် server များအတွက် run နေစဉ်အတွင်း သင့်အကောင့်လက်ကျန်ငွေထဲမှ နာရီအလိုက် ကောက်ခံပြီး၊ ရပ်တန့်ထားသော နာရီအလိုက် server အတွက် disk အသုံးပြုခကိုသာ ပေးဆောင်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။ လစဉ်နှင့် ရေရှည်ငွေပေးချေမှု cycle များကိုလည်း ရရှိနိုင်ပြီး၊ မည်သည့် discount မဆို ငွေမချေမီ ကြိုတင်ပြသပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

40 GB VRAM ပါ NVIDIA A100 SXM4 GPU ကို ငှားရမ်းပါ

Cloudj တွင် A100 SXM4 GPU များကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းအသုံးပြုပါ- NVIDIA Ampere ဗိသုကာလက်ရာပေါ်တွင် 40 GB VRAM၊ 1313 GB/s ခန့်ရှိသော memory bandwidth နှင့် ရေရှည် AI အလုပ်များအတွက် 400 W power limit တို့ ပါဝင်ပါသည်။ SXM module ၏ အပူဒဏ်ခံနိုင်ရည်အား လိုလားပြီး အချိန်ကြာမြင့်စွာ training လုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် serving လုပ်ငန်းများ run လိုသော အဖွဲ့များအတွက် တည်ဆောက်ထားပြီး၊ 15.6 TFLOPS FP32 နှင့် compute capability 8.0 ကို ပေးစွမ်းပါသည်။ အသင့်သုံး A100 SXM4 configuration တစ်ခုကို ရွေးချယ်ပါ၊ PyTorch သို့မဟုတ် vLLM template ဖြင့် စတင်ပြီး SSH မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်လိုက်ပါ။

A100 SXM4 ကို ငှားရမ်းပါ GPU အားလုံး

A100 SXM4 အသေးစိတ် သတ်မှတ်ချက်များ

GPU တစ်ခုလျှင် VRAM

40 GB

Architecture

NVIDIA Ampere

Compute capability

FP32 compute

≈ 15.6 TFLOPS

Memory bandwidth

≈ 1313 GB/s

Power limit

400 W

လက်ရှိဖော်ပြထားသော စက်များအတွက် infrastructure provider မှ ပေးပို့ထားသော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်သည် စက်အလိုက် အနည်းငယ် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။

လက်ရှိရရှိနိုင်သော A100 SXM4 configurations များနှင့် ဈေးနှုန်းများ

Live stock နှင့် ဈေးနှုန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စဉ်ဆက်မပြတ် update လုပ်ပေးနေပါသည်။ နောက်ဆုံးကျသင့်မည့် ဈေးနှုန်းကို အော်ဒါမတင်မီ အတည်ပြုပေးပါမည်။

ချက်ချင်းငှားမည်

A100 SXM4 cloud GPU ပေါ်တွင် သင် run နိုင်သည့် အရာများ

အချိန်ကြာမြင့်စွာ run ရသော training လုပ်ငန်းများ

400 W power limit သည် ပထမဆုံး epoch မှ နောက်ဆုံး epoch အထိ clock speed များ တည်ငြိမ်နေရန် လိုအပ်သော နာရီပေါင်းများစွာကြာ BF16 training လုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။

Production အဆင့် LLM serving လုပ်ငန်းများ

vLLM သို့မဟုတ် SGLang အနောက်တွင် 13B model ကို 16-bit ဖြင့်ဖြစ်စေ၊ quantized ပြုလုပ်ထားသော 30B-class model ကိုဖြစ်စေ host လုပ်နိုင်ပြီး infrastructure ကို စာချုပ်မချုပ်မီ throughput ကို ကြိုတင်စမ်းသပ်နိုင်ပါသည်။

Unsloth ဖြင့် Instruction tuning ပြုလုပ်ခြင်း

24 GB ကတ်တစ်ခု ခွင့်ပြုနိုင်သည်ထက် ပိုမိုရှည်လျားသော sequence များဖြင့် 7B–13B model များပေါ်တွင် LoRA သို့မဟုတ် QLoRA ကို run နိုင်ပါသည်။

Research reproduction လုပ်ဆောင်ခြင်း

A100 အဆင့် hardware ပေါ်တွင် စမ်းသပ်ထားသော သုတေသနစာတမ်းများကို တူညီသော Ampere ဗိသုကာနှင့် memory ပမာဏပေါ်တွင် ပြန်လည်စမ်းသပ်ဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။

A100 SXM4 သည် သင့် workload အတွက် အသင့်တော်ဆုံး GPU ဟုတ်ပါသလား။

သင်၏ training သို့မဟုတ် inference လုပ်ငန်းများသည် သာမန် consumer GPU memory ကန့်သတ်ချက်များထက် ကျော်လွန်နေပြီး datacenter အဆင့် memory bandwidth လိုအပ်ပါက 40 GB A100 SXM4 ကို ရွေးချယ်ပါ။ အကယ်၍ သင်၏ unquantized model များသည် 40 GB ထက် ကျော်လွန်ပါက VRAM ပိုမိုများပြားသော datacenter GPU ကို ရွေးချယ်ပါ၊ သို့မဟုတ် ပေါ့ပါးသော inference နှင့် development လုပ်ငန်းများအတွက် သေးငယ်သော workstation သို့မဟုတ် consumer ကတ်ကို ရွေးချယ်ပါ။

A100 SXM4 နှင့် အလားတူ cloud GPU များ နှိုင်းယှဉ်ချက်

GPU	GPU တစ်ခုလျှင် VRAM	FP32 compute	Power limit
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	အသေးစိတ် →
NVIDIA A40	45 GB	≈ 29.9 TFLOPS	300 W	အသေးစိတ် →
NVIDIA L40S	45 GB	≈ 73.3 TFLOPS	350 W	အသေးစိတ် →
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	အသေးစိတ် →

A100 SXM4 cloud GPU - မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ

A100 SXM4 cloud GPU ကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းသုံးစွဲပါ

Template တစ်ခုကို ရွေးပါ၊ လက်ရှိရရှိနိုင်သော configuration ကို ရွေးချယ်ပြီး SSH သို့မဟုတ် browser terminal မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်လိုက်ပါ။ GPU ကို delete လုပ်လိုက်သည်နှင့် ကျသင့်ငွေ ဖြတ်တောက်မှု ချက်ချင်း ရပ်တန့်သွားပါမည်။

A100 SXM4 ကို ငှားရမ်းပါ GPU အားလုံး