Hvorfor er FP32-ytelsen på A100 PCIE lavere enn på enkelte RTX-kort?

Tallet på 15.6 TFLOPS gjelder ren FP32. Det meste innen dyp læring kjøres i BF16 eller FP16 mixed precision, og LLM-inferens er vanligvis begrenset av minnebåndbredde, hvor A100 PCIE med sine 1313 GB/s ligger langt foran forbrukerrettede Ampere-kort.

Hvilke LLM-er får plass i 40 GB VRAM?

Som en tommelfingerregel tar 16-bits vekter omtrent 2 GB per milliard parametere, så 13B-modeller får plass med rom til overs for KV-cache. 30B–34B-modeller får plass når de er kvantisert til 4 eller 8 bit. 70B-modeller krever et 80 GB-kort som A800 PCIE eller H100.

Hva er forskjellen mellom A100 PCIE og A100 SXM4?

Begge er oppgitt med 40 GB, 15.6 TFLOPS FP32 og 1313 GB/s. PCIE-kortet opererer med en strømgrense på 250 W og SXM4 på 400 W, noe som gir SXM4 mer termisk takhøyde under vedvarende belastning.

Hvordan starter jeg en A100 PCIE-server hos Cloudj?

Velg en mal som PyTorch, vLLM eller Ollama, velg en A100 PCIE-konfigurasjon fra den oppdaterte oversikten og bekreft prisen. Koble til via SSH eller nettleserterminalen; med timebasert fakturering betaler du kun for disken når serveren er stoppet.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Lei en NVIDIA A100 PCIE GPU med 40 GB VRAM

Lei A100 PCIE sky-GPU-servere på timebasis hos Cloudj: 40 GB VRAM, Ampere-arkitektur og rundt 1313 GB/s minnebåndbredde for LLM-er og treningsoppgaver. Dette er det praktiske datasentersteget for ML-ingeniører med modeller som ikke lenger får plass på et gamingkort, med 15.6 TFLOPS FP32, en strømgrense på 250 W og compute capability 8.0. Start fra en PyTorch-, vLLM- eller Unsloth-mal, velg en tilgjengelig konfigurasjon og koble til via SSH.

Lei A100 PCIE Alle GPU-er

A100 PCIE-spesifikasjoner

VRAM per GPU

40 GB

Arkitektur

NVIDIA Ampere

Compute capability

FP32-ytelse

≈ 15.6 TFLOPS

Minnebåndbredde

≈ 1313 GB/s

Effektgrense (TDP)

250 W

Verdier oppgitt av infrastrukturleverandøren for maskiner som for øyeblikket er tilgjengelige; faktisk ytelse varierer fra maskin til maskin.

Tilgjengelige A100 PCIE-konfigurasjoner og priser

Lagerstatus og priser i sanntid, oppdateres fortløpende. Endelig pris bekreftes før du bestiller.

Lei nå

Hva du kan kjøre på A100 PCIE cloud GPU

Kjør 13B–34B-modeller med vLLM

40 GB gir plass til en 13B-modell i 16-bit eller en kvantisert modell i 30B-klassen, og 1313 GB/s holder tokengenereringen i gang under samtidige forespørsler.

LoRA- og QLoRA-finjustering

Finjuster 7B–13B-språkmodeller på egne data med Unsloth eller ren PyTorch i BF16, uten å måtte krympe batchstørrelsen for å få plass.

Trening med mixed-precision

Tren syns-, tale- eller tabellmodeller i BF16 på et stabilt datasenterkort i stedet for å leie en hel multi-GPU-node.

Embeddings og batch-inferens

Kjør store dokumentsett gjennom embeddings- eller klassifiseringsmodeller over natten, og slett serveren så snart batchen er fullført.

Er A100 PCIE riktig GPU for din arbeidsbelastning?

Velg A100 PCIE 40 GB når arbeidsbelastningene overstiger minnegrensene til forbruker-GPU-er og krever datasenter-maskinvare med høy båndbredde. Gå for en mindre forbruker-GPU for lett inferens, eller oppgrader til en datasentermodell med mer VRAM hvis de ukvantiserte modellene eller batchstørrelsene dine overstiger 40 GB.

A100 PCIE vs. lignende cloud-GPU-er

GPU	VRAM per GPU	FP32-ytelse	Effektgrense (TDP)
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Detaljer →
NVIDIA A40	45 GB	≈ 29.9 TFLOPS	300 W	Detaljer →
NVIDIA L40S	45 GB	≈ 73.3 TFLOPS	350 W	Detaljer →
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Detaljer →

A100 PCIE cloud GPU: ofte stilte spørsmål

Lei A100 PCIE cloud GPU per time

Velg en mal, velg en tilgjengelig konfigurasjon og koble til via SSH eller terminalen i nettleseren. Faktureringen stopper når du sletter GPU-en.

Lei A100 PCIE Alle GPU-er