64 GB VRAM ပါဝင်သော NVIDIA CMP 170HX GPU ငှားရမ်းပါ
Cloudj တွင် CMP 170HX cloud GPU server များကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းအသုံးပြုပါ - memory-bound compute အတွက် 64 GB VRAM၊ Ampere architecture နှင့် 1516 GB/s ဝန်းကျင် memory bandwidth ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် FP32 speed ထက် bandwidth နှင့် capacity ကို ပိုမိုအလေးထားသည့် developer များအတွက် သီးသန့် headless compute card ဖြစ်ပါသည် (12.1 TFLOPS, 250 W, compute capability 8.0)။ PyTorch သို့မဟုတ် Ollama template ဖြင့် စမ်းသပ်စစ်ဆေးမှု အရင် run ပြီးမှ လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်အလိုက် အလွယ်တကူ scale up လုပ်ဆောင်ပါ။
CMP 170HX အသေးစိတ် သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
64 GB
Architecture
NVIDIA Ampere
Compute capability
8
FP32 compute
≈ 12.1 TFLOPS
Memory bandwidth
≈ 1516 GB/s
Power limit
250 W
လက်ရှိဖော်ပြထားသော စက်များအတွက် infrastructure provider မှ ပေးပို့ထားသော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်သည် စက်အလိုက် အနည်းငယ် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
လက်ရှိရရှိနိုင်သော CMP 170HX configurations များနှင့် ဈေးနှုန်းများ
Live stock နှင့် ဈေးနှုန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စဉ်ဆက်မပြတ် update လုပ်ပေးနေပါသည်။ နောက်ဆုံးကျသင့်မည့် ဈေးနှုန်းကို အော်ဒါမတင်မီ အတည်ပြုပေးပါမည်။
ချက်ချင်းငှားမည်CMP 170HX cloud GPU ပေါ်တွင် သင် run နိုင်သည့် အရာများ
Bandwidth-bound inference လုပ်ဆောင်ချက်များ
LLM token generation သည် memory bandwidth ပေါ်တွင် အဓိက မူတည်ပြီး 1516 GB/s သည် A100 အဆင့်ရှိ ကတ်များနှင့် ရင်ပေါင်တန်းနိုင်သော အတိုင်းအတာဖြစ်ပါသည်။
Quantized LLM hosting ပြုလုပ်ခြင်း
Ollama သို့မဟုတ် llama.cpp တွင် quantized model များကို load လုပ်ပြီး စမ်းသပ်မှုများ သို့မဟုတ် internal tools များအတွက် API မှတစ်ဆင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်ပါသည်။
CUDA kernel စမ်းသပ်မှုများ
Memory သုံးစွဲမှုများသော kernel များကို ပိုမိုကြီးမားသော hardware များသို့ မရွှေ့ပြောင်းမီ compute capability 8.0 ရှိသည့် Ampere card ပေါ်တွင် profile လုပ် စမ်းသပ်လေ့လာပါ။
Batch data processing လုပ်ငန်းစဉ်များ
Memory access အပေါ် မူတည်သည့် transforms၊ hashing သို့မဟုတ် analytics လုပ်ငန်းများအတွက် large arrays များကို GPU memory မှတစ်ဆင့် stream လုပ်ဆောင်ပါ။
CMP 170HX သည် သင့် workload အတွက် အသင့်တော်ဆုံး GPU ဟုတ်ပါသလား။
မိမိ၏ workload သည် raw single-precision compute ထက် memory capacity နှင့် bandwidth ကြောင့် bottleneck ဖြစ်နေပါက CMP 170HX ကို ရွေးချယ်ပါ။ ပိုမိုမြန်ဆန်သော training iteration များ လိုအပ်ပါက compute throughput ပိုမြင့်သော GPU ကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး model များအတွက် 64 GB VRAM မလိုအပ်ပါက ပိုမိုသေးငယ်သော consumer card ကို ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။
CMP 170HX နှင့် အလားတူ cloud GPU များ နှိုင်းယှဉ်ချက်
| GPU | GPU တစ်ခုလျှင် VRAM | FP32 compute | Power limit | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA CMP 170HX | 64 GB | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | |
| NVIDIA A800 PCIE | 80 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA H100 PCIE | 80 GB | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA H100 SXM | 80 GB | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA A40 | 45 GB | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | အသေးစိတ် → |
CMP 170HX cloud GPU - မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
CMP 170HX 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။