22 GB VRAM ပါဝင်သော NVIDIA L4 GPU ငှားရမ်းပါ
Cloudj တွင် L4 cloud GPU server များကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းလိုက်ပါ - 22 GB VRAM၊ Ada Lovelace architecture နှင့် 72 W power limit ဖြင့် ခန့်မှန်းခြေ 24.2 TFLOPS FP32 စွမ်းဆောင်ရည် ရရှိနိုင်ပါသည်။ flagship ကတ်များအတွက် အကုန်အကျ မခံလိုဘဲ 8–16 GB ကတ်ထက် memory ပိုမိုလိုအပ်သော inference၊ transcription၊ embeddings နှင့် video pipelines များကို အကျိုးရှိရှိ run လိုသည့် developer များအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။ PyTorch၊ vLLM သို့မဟုတ် Ollama template ဖြင့် ချက်ချင်းစတင်အသုံးပြုနိုင်ပြီး SSH ဖြင့် ချိတ်ဆက်နိုင်ပါသည်။
L4 အသေးစိတ် သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
22 GB
Architecture
NVIDIA Ada Lovelace
Compute capability
8.9
FP32 compute
≈ 24.2 TFLOPS
Memory bandwidth
≈ 221 GB/s
Power limit
72 W
လက်ရှိဖော်ပြထားသော စက်များအတွက် infrastructure provider မှ ပေးပို့ထားသော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်သည် စက်အလိုက် အနည်းငယ် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
လက်ရှိရရှိနိုင်သော L4 configurations များနှင့် ဈေးနှုန်းများ
Live stock နှင့် ဈေးနှုန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စဉ်ဆက်မပြတ် update လုပ်ပေးနေပါသည်။ နောက်ဆုံးကျသင့်မည့် ဈေးနှုန်းကို အော်ဒါမတင်မီ အတည်ပြုပေးပါမည်။
ချက်ချင်းငှားမည်L4 cloud GPU ပေါ်တွင် သင် run နိုင်သည့် အရာများ
16-bit ဖြင့် 7B–8B LLM များ run ခြင်း
22 GB သည် chatbots၊ agents များနှင့် internal API များအတွက် 8B model ကို 16-bit ဖြင့် သို့မဟုတ် quantized 13B–14B model ကို အဆင်ပြေပြေ ထည့်သွင်း run နိုင်ပါသည်။
Speech-to-text နှင့် embeddings
ပါဝါစားသက်သာသော low-power ကတ်ပေါ်တွင် Whisper-style transcription၊ rerankers နှင့် embedding model များကို ၂၄ နာရီပတ်လုံး မနားတမ်း run နိုင်ပါသည်။
SDXL image generation
SDXL ပါဝင်သော ComfyUI နှင့် FP8 သို့မဟုတ် GGUF ပုံစံဖြင့် Flux တို့ကို 22 GB အတွင်း သက်တောင့်သက်သာ run နိုင်ပါသည်။
Always-on inference endpoints များ
72 W power limit ရှိသောကြောင့် L4 သည် ခေတ္တခဏ burst ဖြစ်ရန်ထက် အမြဲတစေ run နေရန် လိုအပ်သော small service များအတွက် အလွန်လက်တွေ့ကျသော ကတ်တစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။
L4 သည် သင့် workload အတွက် အသင့်တော်ဆုံး GPU ဟုတ်ပါသလား။
Inference သို့မဟုတ် အသင့်အတင့် training workload များအတွက် 22 GB VRAM နှင့် Ada Lovelace compute capability 8.9 လိုအပ်ပါက L4 ကို ရွေးချယ်ပါ။ သင့် model များသည် 22 GB ထက် ကျော်လွန်ပါက သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းခြေ 221 GB/s ထက် ပိုမိုမြင့်မားသော memory bandwidth လိုအပ်ပါက ပိုမိုကြီးမားသော datacenter GPU သို့ ပြောင်းလဲအသုံးပြုပါ၊ သို့မဟုတ် memory နည်းနည်းသာလိုသော အခြေခံ development လုပ်ငန်းများအတွက် ကတ်အသေးကို ရွေးချယ်ပါ။
L4 နှင့် အလားတူ cloud GPU များ နှိုင်းယှဉ်ချက်
| GPU | GPU တစ်ခုလျှင် VRAM | FP32 compute | Power limit | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA L4 | 22 GB | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | |
| NVIDIA Tesla P40 | 24 GB | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA Tesla V100 | 16 GB | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA A100 PCIE | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA A100 SXM4 | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | အသေးစိတ် → |
L4 cloud GPU - မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
L4 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။