Er Tesla P40 godt egnet til trening av moderne modeller?

Egentlig ikke. Pascal har verken Tensor Cores eller støtte for BF16, og FP16-ytelsen er svært lav, noe som gjør mixed-precision-trening treg. Bruk kortet til kvantisert inferens eller FP32-jobber; for modelltrening vil et RTX 3090 eller et nyere kort passe langt bedre.

Hvilke LLM-er kjører bra på 24 GB?

4-bit GGUF-modeller opptil rundt 30B parametere, og 7B–14B-modeller i 8-bit, via Ollama eller llama.cpp. Forvent moderat hastighet: 257 GB/s begrenser antall tokens per sekund.

Fungerer nåværende versjoner av PyTorch og vLLM på Tesla P40?

Det avhenger av builden. P40 har compute capability 6.1, og enkelte nyere bygg av CUDA og rammeverk støtter ikke lenger eldre GPU-er. Cloudj-maler viser minimumskrav til CUDA-versjon og tilbyr kun kompatible GPU-er.

Tesla P40 vs RTX 3090: Hva er avveiningen?

Begge har 24 GB. RTX 3090 leverer 35.4 TFLOPS og 805 GB/s med moderne Tensor Cores, så det er langt raskere. P40 er det eldre alternativet når 24 GB betyr mer enn rå regnehastighet.

GPU Cloud · NVIDIA · Pascal

Lei en NVIDIA Tesla P40-GPU med 24 GB VRAM

Lei Tesla P40 GPU-skyservere på timebasis hos Cloudj: 24 GB VRAM på NVIDIA Pascal med rundt 9.4 TFLOPS FP32 og 257 GB/s minnebåndbredde. Dette er en rimelig og ukomplisert måte å sikre seg 24 GB minne til kvantisert LLM-inferens, hobbyprosjekter og klassisk CUDA-arbeid, med en strømgrense på 250 W. Sjekk malens CUDA-krav, start fra et Ollama- eller PyTorch-image, og koble til via SSH.

Lei Tesla P40 Alle GPU-er

Tesla P40-spesifikasjoner

VRAM per GPU

24 GB

Arkitektur

NVIDIA Pascal

Compute capability

6.1

FP32-ytelse

≈ 9.4 TFLOPS

Minnebåndbredde

≈ 257 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 Tesla P40-konfigurasjoner og priser

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

Lei nå

Hva du kan kjøre på Tesla P40 cloud GPU

Kvantiserte LLM-er med Ollama

24 GB gir plass til GGUF-modeller opptil ca. 30B parametere i 4-bit, som er det beste bruksområdet for P40 i dag.

Privat chat og RAG-prototyper

Kjør Ollama med Open WebUI for en privat assistent over dine egne dokumenter uten å sende data til et eksternt API.

Klassiske FP32-arbeidsbelastninger

Kjør eldre CUDA-kode, simuleringer og FP32-trening som ikke krever Tensor Cores.

Læring og kursarbeid

Få praktisk erfaring med GPU-servere, drivere og CUDA på 24 GB minne for mindre eksperimenter.

Er Tesla P40 riktig GPU for din arbeidsbelastning?

Velg Tesla P40 dersom hovedkravet ditt er 24 GB VRAM til minnekrevende inferens eller utvikling der eldre Pascal-beregning er tilstrekkelig. Gå for en nyere eller større GPU hvis du trenger høyere minnebåndbredde eller moderne tensor-akselerasjon til tung modelltrening, eller en mindre GPU dersom arbeidsbelastningen din krever lite minne.

Tesla P40 vs. lignende cloud-GPU-er

GPU	VRAM per GPU	FP32-ytelse	Effektgrense (TDP)
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W	Detaljer →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Detaljer →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Detaljer →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Detaljer →

Tesla P40 cloud GPU: ofte stilte spørsmål

Lei Tesla P40 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 Tesla P40 Alle GPU-er