Is de Tesla P40 geschikt voor het trainen van moderne modellen?

Niet echt. Pascal heeft geen Tensor Cores en geen BF16-ondersteuning, en de FP16-doorvoer is zeer laag, waardoor mixed-precision training traag verloopt. Gebruik hem voor quantized inferentie of FP32-taken; voor training is een RTX 3090 of nieuwere kaart een betere keuze.

Welke LLM's draaien goed op 24 GB?

4-bit GGUF-modellen tot ongeveer 30B parameters en 7B–14B modellen op 8-bit, via Ollama of llama.cpp. Reken op een bescheiden snelheid: 257 GB/s limiteert het aantal tokens per seconde.

Werken hedendaagse versies van PyTorch en vLLM op de Tesla P40?

Dat hangt af van de build. De P40 heeft compute capability 6.1 en sommige recente builds van CUDA en frameworks ondersteunen geen oudere GPU's meer. Cloudj-templates vermelden hun minimale CUDA-versie en tonen uitsluitend compatibele GPU's.

Tesla P40 vs RTX 3090: wat is de afweging?

Beide hebben 24 GB. De RTX 3090 levert 35.4 TFLOPS en 805 GB/s met moderne Tensor Cores en is dus aanzienlijk sneller. De P40 is de oudere optie wanneer 24 GB belangrijker is dan snelheid.

GPU Cloud · NVIDIA · Pascal

Huur een NVIDIA Tesla P40 GPU met 24 GB VRAM

Huur Tesla P40 cloud GPU-servers per uur op Cloudj: 24 GB VRAM op NVIDIA Pascal met circa 9.4 TFLOPS FP32 en 257 GB/s geheugenbandbreedte. Een no-nonsense manier om 24 GB geheugen in te zetten voor quantized LLM-inferentie, hobbyprojecten en klassiek CUDA-werk, met een vermogenslimiet van 250 W. Controleer de CUDA-vereisten van het template, start direct vanaf een Ollama- of PyTorch-image en maak verbinding via SSH.

Tesla P40 huren Alle GPU's

Tesla P40 specificaties

VRAM per GPU

24 GB

Architectuur

NVIDIA Pascal

Compute capability

6.1

FP32-rekenkracht

≈ 9.4 TFLOPS

Geheugenbandbreedte

≈ 257 GB/s

Vermogenslimiet

250 W

Waarden gerapporteerd door de infrastructuurprovider voor momenteel getoonde machines; werkelijke prestaties kunnen per machine variëren.

Actuele Tesla P40-configuraties en prijzen

Actuele voorraad en prijzen, continu bijgewerkt. De definitieve prijs wordt bevestigd voordat je bestelt.

Nu huren

Wat je kunt draaien op de Tesla P40 cloud-GPU

Quantized LLM's met Ollama

24 GB biedt ruimte aan GGUF-modellen tot circa 30B parameters op 4-bit; vandaag de dag de beste toepassing voor de P40.

Privé-chat en RAG-prototypes

Draai Ollama met Open WebUI voor een eigen assistent over je documenten, zonder gegevens naar een API te sturen.

Klassieke FP32-workloads

Voer oudere CUDA-code, simulaties en FP32-training uit die niet afhankelijk zijn van Tensor Cores.

Cursussen en zelfstudie

Doe praktijkervaring op met GPU-servers, drivers en CUDA op 24 GB geheugen voor kleinschalige experimenten.

Is de Tesla P40 de juiste GPU voor jouw workload?

Kies de Tesla P40 als je voornaamste vereiste 24 GB VRAM is voor geheugenintensieve inferentie of ontwikkeltaken waarbij oudere Pascal-rekenkracht volstaat. Kies voor een nieuwere of grotere GPU als je een hogere geheugenbandbreedte of moderne tensor-versnelling nodig hebt voor zware training, of juist een kleinere GPU als je workload weinig geheugen vraagt.

Tesla P40 vs. vergelijkbare cloud-GPU's

GPU	VRAM per GPU	FP32-rekenkracht	Vermogenslimiet
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W	Details →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Details →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Details →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Details →

Tesla P40 cloud-GPU: veelgestelde vragen

Huur de Tesla P40 cloud-GPU per uur

Kies een template, selecteer een actuele configuratie en maak direct verbinding via SSH of de browserterminal. De facturering stopt zodra je de GPU verwijdert.

Tesla P40 huren Alle GPU's