80 GB VRAM ပါ NVIDIA A800 PCIE GPU ကို ငှားရမ်းပါ
Cloudj တွင် A800 PCIE GPU များကို တစ်နာရီချင်း ငှားရမ်းအသုံးပြုနိုင်ပါပြီ - NVIDIA Ampere ဗိသုကာလက်ရာ၊ 80 GB VRAM နှင့် 1598 GB/s ခန့်ရှိသော memory bandwidth တို့ကြောင့် 70B အဆင့် LLM များကို card တစ်ကတ်တည်းမှာတင် အလွယ်တကူ run နိုင်ပါသည်။ 15.6 TFLOPS FP32 စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် 300 W power limit ပါဝင်ပြီး serving၊ fine-tuning နှင့် long-context လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် A100 40 GB ထက် memory နှစ်ဆ ပိုမိုလိုအပ်သော AI အဖွဲ့များအတွက် ရည်ရွယ်ထုတ်လုပ်ထားပါသည်။ vLLM၊ SGLang သို့မဟုတ် Unsloth template ဖြင့် ချက်ချင်းစတင်ပြီး SSH မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်လိုက်ပါ။
A800 PCIE အသေးစိတ် သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
80 GB
Architecture
NVIDIA Ampere
Compute capability
8
FP32 compute
≈ 15.6 TFLOPS
Memory bandwidth
≈ 1598 GB/s
Power limit
300 W
လက်ရှိဖော်ပြထားသော စက်များအတွက် infrastructure provider မှ ပေးပို့ထားသော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်သည် စက်အလိုက် အနည်းငယ် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
လက်ရှိရရှိနိုင်သော A800 PCIE configurations များနှင့် ဈေးနှုန်းများ
Live stock နှင့် ဈေးနှုန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စဉ်ဆက်မပြတ် update လုပ်ပေးနေပါသည်။ နောက်ဆုံးကျသင့်မည့် ဈေးနှုန်းကို အော်ဒါမတင်မီ အတည်ပြုပေးပါမည်။
ချက်ချင်းငှားမည်A800 PCIE cloud GPU ပေါ်တွင် သင် run နိုင်သည့် အရာများ
GPU တစ်ကတ်တည်းဖြင့် 70B မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုနိုင်ခြင်း
vLLM သို့မဟုတ် SGLang ကို အသုံးပြု၍ 4-bit 70B မော်ဒယ်ကို KV cache အတွက် နေရာလွတ် ချန်ထားနိုင်သလို 16-bit 30B–34B မော်ဒယ်များကိုလည်း serve လုပ်နိုင်ပါသည်။
Long-context inference လုပ်ဆောင်ခြင်း
40 GB card များတွင် overflow ဖြစ်စေမည့် prompt အရှည်ကြီးများနှင့် concurrent sequence အများအပြားအတွက် 80 GB ပမာဏက လုံလောက်သော နေရာလွတ်ကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။
အရွယ်အစား အလယ်အလတ် LLM များကို Fine-tuning ပြုလုပ်ခြင်း
GPU အများအပြားခွဲခြမ်း (shard) စရာမလိုဘဲ Unsloth ဖြင့် 13B–34B မော်ဒယ်များကို BF16 တွင် LoRA သို့မဟုတ် ပိုမိုကြီးမားသော မော်ဒယ်များကို QLoRA ဖြင့် run နိုင်ပါသည်။
Memory အများအပြားသုံးရသော Data science လုပ်ငန်းစဉ်များ
RAPIDS သို့မဟုတ် PyTorch workload များအတွက် ကြီးမားသော tensor များ၊ graph များနှင့် feature matrix များကို GPU memory ထဲတွင် အသင့်ရှိနေစေနိုင်ပါသည်။
A800 PCIE သည် သင့် workload အတွက် အသင့်တော်ဆုံး GPU ဟုတ်ပါသလား။
သာမန် single-precision compute ထက် ကြီးမားသော AI မော်ဒယ်များအတွက် 80 GB memory ပမာဏ လိုအပ်ချက်က သင့်အတွက် အဓိကဖြစ်နေပါက A800 PCIE ကို ရွေးချယ်ပါ။ သင့် workload သည် memory နည်းနည်းဖြင့်သာ လုံလောက်ပါက VRAM နည်းသော workstation သို့မဟုတ် consumer GPU က ပိုမိုသင့်တော်မည်ဖြစ်ပြီး compute-bound task များအတွက်မူ မျိုးဆက်သစ် datacenter ဗိသုကာများက ပို၍ အကျိုးရှိစေနိုင်ပါသည်။
A800 PCIE နှင့် အလားတူ cloud GPU များ နှိုင်းယှဉ်ချက်
| GPU | GPU တစ်ခုလျှင် VRAM | FP32 compute | Power limit | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A800 PCIE | 80 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | |
| NVIDIA H100 PCIE | 80 GB | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA H100 SXM | 80 GB | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA H100 NVL | 94 GB | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA CMP 170HX | 64 GB | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | အသေးစိတ် → |
A800 PCIE cloud GPU - မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
A800 PCIE 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။