A100 SXM4 eller A100 PCIE: Hvilket bør jeg velge?

De oppgitte spesifikasjonene for minne, FP32 og båndbredde er identiske: 40 GB, 15.6 TFLOPS og 1313 GB/s. SXM4 kjører på 400 W i stedet for 250 W, så velg denne for kontinuerlige, tunge jobber – og velg PCIE-kortet dersom begge fungerer og du ønsker det rimeligste tilgjengelige tilbudet.

Er 40 GB nok til å finjustere en 70B-modell?

Ikke uten problemer. 40 GB takler LoRA på 7B–13B-modeller og QLoRA på mellomstore modeller. For finjustering i 70B-klassen bør du se på kort med 80 GB eller mer, slik som H100 SXM eller H200 NVL.

Støtter A100 SXM4 BF16?

Ja. Ampere med compute capability 8.0 støtter BF16, som er standard presisjon for de fleste moderne oppskrifter for LLM-trening og finjustering.

Hvordan faktureres en A100 SXM4-server hos Cloudj?

Timesbaserte servere belastes per time fra kontosaldoen din så lenge de kjører; en stoppet timeserver betaler kun for lagringsplassen. Månedlige og lengre faktureringsperioder tilbys også, med eventuelle rabatter vist før du betaler.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Lei en NVIDIA A100 SXM4 GPU med 40 GB VRAM

Lei A100 SXM4-GPU-er per time hos Cloudj: 40 GB VRAM på NVIDIA Ampere med omtrent 1313 GB/s minnebåndbredde og en effektgrense på 400 W for kontinuerlig AI-arbeid. Utviklet for team som kjører tunge trenings- eller inferensjobber og trenger SXM-modulens termiske takhøyde – med 15.6 TFLOPS FP32 og compute capability 8.0. Velg en tilgjengelig A100 SXM4-konfigurasjon, start fra en PyTorch- eller vLLM-mal, og koble til via SSH.

Lei A100 SXM4 Alle GPU-er

A100 SXM4-spesifikasjoner

VRAM per GPU

40 GB

Arkitektur

NVIDIA Ampere

Compute capability

FP32-ytelse

≈ 15.6 TFLOPS

Minnebåndbredde

≈ 1313 GB/s

Effektgrense (TDP)

400 W

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

Tilgjengelige A100 SXM4-konfigurasjoner og priser

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

Lei nå

Hva du kan kjøre på A100 SXM4 cloud GPU

Langvarige treningsjobber

Effektgrensen på 400 W passer perfekt for flerfoldige timers BF16-trening der klokkehastigheten må holde seg stabil fra første til siste epoke.

Produksjonsklar LLM-serving

Kjør en 13B-modell i 16-bit eller en kvantisert modell i 30B-klassen bak vLLM eller SGLang, og test gjennomstrømmingen før du forplikter deg til infrastruktur.

Instruksjonsfinjustering med Unsloth

Kjør LoRA eller QLoRA på 7B–13B-modeller med lengre sekvenser enn et 24 GB-kort tillater.

Gjenskaping av forskningsresultater

Reproduser forskningsartikler som ble benchmarktestet på maskinvare i A100-klassen, på samme Ampere-arkitektur og minnestørrelse.

Er A100 SXM4 riktig GPU for din arbeidsbelastning?

Velg 40 GB A100 SXM4 når arbeidsbelastningen for trening eller inferens overstiger minnebegrensningene på vanlige forbruker-GPU-er og krever minnebåndbredde i datasenterklassen. Gå for en datasenter-GPU med mer VRAM hvis dine ukvantiserte modeller overstiger 40 GB, eller velg et mindre arbeidsstasjons- eller forbrukerkort for enkel inferens og utvikling.

A100 SXM4 vs. lignende cloud-GPU-er

GPU	VRAM per GPU	FP32-ytelse	Effektgrense (TDP)
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 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 SXM4 cloud GPU: ofte stilte spørsmål

Lei A100 SXM4 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 SXM4 Alle GPU-er