12 GB VRAM ပါဝင်သော NVIDIA GTX TITAN X GPU ငှားရမ်းပါ
Cloudj တွင် GTX TITAN X cloud GPU server များကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းအသုံးပြုပါ - NVIDIA Maxwell အခြေခံ 12 GB VRAM၊ FP32 စွမ်းဆောင်ရည် 6.8 TFLOPS ခန့်နှင့် bandwidth 239 GB/s ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့စာရင်းရှိ သက်တမ်းအရင့်ဆုံး GPU ဖြစ်ပြီး ခေတ်သစ် feature များ မလိုအပ်သော legacy CUDA code များ run ရန်၊ FP32 စမ်းသပ်မှုများနှင့် 12 GB memory test များ ပြုလုပ်ရန် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်ပါသည် (150 W၊ compute capability 5.2)။ အသုံးမပြုမီ template ကိုက်ညီမှု ရှိမရှိ စစ်ဆေးပြီးနောက် SSH မှတစ်ဆင့် အလွယ်တကူ ချိတ်ဆက်လိုက်ပါ။
GTX TITAN X အသေးစိတ် သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
12 GB
Architecture
NVIDIA Maxwell
Compute capability
5.2
FP32 compute
≈ 6.8 TFLOPS
Memory bandwidth
≈ 239 GB/s
Power limit
150 W
လက်ရှိဖော်ပြထားသော စက်များအတွက် infrastructure provider မှ ပေးပို့ထားသော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်သည် စက်အလိုက် အနည်းငယ် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
လက်ရှိရရှိနိုင်သော GTX TITAN X configurations များနှင့် ဈေးနှုန်းများ
Live stock နှင့် ဈေးနှုန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စဉ်ဆက်မပြတ် update လုပ်ပေးနေပါသည်။ နောက်ဆုံးကျသင့်မည့် ဈေးနှုန်းကို အော်ဒါမတင်မီ အတည်ပြုပေးပါမည်။
ချက်ချင်းငှားမည်GTX TITAN X cloud GPU ပေါ်တွင် သင် run နိုင်သည့် အရာများ
Legacy CUDA နှင့် သုတေသန code များ
Maxwell သို့မဟုတ် ယခင် CUDA toolchain များကို အသုံးပြုထားသည့် codebase အဟောင်းများကို ပြန်လည် porting ပြုလုပ်စရာမလိုဘဲ တိုက်ရိုက် run နိုင်ပါသည်။
12 GB memory စမ်းသပ်မှုများ
ပိုမိုမြန်ဆန်သော GPU များသို့ မပြောင်းရွှေ့မီ မိမိ၏ dataset သို့မဟုတ် model သည် 12 GB အတွင်း အံဝင်မှု ရှိမရှိ စမ်းသပ်စစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။
Quantized 7B model များ
Maxwell ကို support လုပ်သည့် llama.cpp အခြေခံ tool များတွင် 7B GGUF model များကို 4-bit ဖြင့် run နိုင်ပါသည်။
FP32 compute လုပ်ငန်းစဉ်များ
သာမန် FP32 သာ လိုအပ်သော batch simulation များနှင့် numerical script များကို run ရန် သင့်တော်ပါသည်။
GTX TITAN X သည် သင့် workload အတွက် အသင့်တော်ဆုံး GPU ဟုတ်ပါသလား။
Development ပြုလုပ်ရန်၊ software အဟောင်းများနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိစေရန် သို့မဟုတ် ပေါ့ပါးသော light inference အတွက် architecture အသစ်များအတွက် ငွေပိုမကုန်ဘဲ 12 GB VRAM သာ လိုအပ်ပါက GTX TITAN X ကို ရွေးချယ်ပါ။ သင့် workload သည် memory အနည်းငယ်သာ သုံးပါက ပိုမိုသေးငယ်သော GPU ကို ရွေးချယ်နိုင်ပြီး large-scale training အတွက် modern compute စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ပိုမိုမြင့်မားသော memory bandwidth လိုအပ်ပါက ပိုသစ်ပြီး ပိုကြီးသော GPU သို့ အဆင့်မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
GTX TITAN X နှင့် အလားတူ cloud GPU များ နှိုင်းယှဉ်ချက်
| GPU | GPU တစ်ခုလျှင် VRAM | FP32 compute | Power limit | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA GTX TITAN X | 12 GB | ≈ 6.8 TFLOPS | 150 W | |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | အသေးစိတ် → |
GTX TITAN X cloud GPU - မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
GTX TITAN X 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။