Czy A800 PCIE uruchomi model 70B?

Tak, w wersji skwantyzowanej. Wagi modelu 70B zajmują około 35–40 GB w 4-bitach, więc mieszczą się w 80 GB z zapasem miejsca na kontekst. Uruchomienie modelu 70B w 16-bitach wymaga około 140 GB, co wymaga wyboru H200 NVL.

Czym różni się A800 PCIE od A100 PCIE?

Ta sama generacja Ampere i 15.6 TFLOPS FP32, ale A800 PCIE oferuje 80 GB zamiast 40 GB oraz przepustowość 1598 GB/s zamiast 1313 GB/s, dzięki czemu mieści większe modele i serwuje je nieco szybciej.

Co wybrać: A800 PCIE czy H100 PCIE?

Obie karty mają 80 GB. Oparta na architekturze Hopper karta H100 PCIE zapewnia dodatkowo 41 TFLOPS FP32 i 1760 GB/s, przez co działa szybciej w przeliczeniu na godzinę pracy; A800 PCIE ma sens wtedy, gdy aktualna cena wynajmu jest niższa, a wydajność generacji Ampere w zupełności wystarcza.

Jakie szablony działają na A800 PCIE?

Szablony PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth i ComfyUI mają podaną minimalną wymaganą wersję CUDA i pojemność VRAM; w panelu Cloudj wyświetlane są wyłącznie te szablony, które to GPU może uruchomić.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Wynajmij GPU NVIDIA A800 PCIE z 80 GB VRAM

Wynajmij karty GPU A800 PCIE na godziny w Cloudj: 80 GB VRAM w architekturze NVIDIA Ampere z przepustowością pamięci ok. 1598 GB/s, dzięki czemu modele LLM klasy 70B mieszczą się na jednej karcie. To rozwiązanie stworzone dla zespołów AI, które potrzebują dwukrotnie więcej pamięci niż w A100 40 GB do serwowania, fine-tuningu i pracy z długim kontekstem, oferujące 15.6 TFLOPS FP32 i limit poboru mocy 300 W. Wybierz gotowy szablon z vLLM, SGLang lub Unsloth i połącz się przez SSH.

Wynajmij A800 PCIE Wszystkie GPU

Specyfikacja A800 PCIE

VRAM na GPU

80 GB

Architektura

NVIDIA Ampere

Compute capability

Moc obliczeniowa FP32

≈ 15.6 TFLOPS

Przepustowość pamięci

≈ 1598 GB/s

Limit mocy

300 W

Wartości podawane przez dostawcę infrastruktury dla aktualnie oferowanych maszyn; rzeczywista wydajność zależy od konkretnego serwera.

Aktualne konfiguracje i ceny A800 PCIE

Dostępność i ceny aktualizowane na bieżąco. Ostateczna cena jest potwierdzana przed złożeniem zamówienia.

Wynajmij teraz

Co możesz uruchomić na GPU w chmurze A800 PCIE

Modele 70B na pojedynczym GPU

Obsługuj 4-bitowy model 70B z zapasem miejsca na KV cache lub model 30B–34B w 16-bitach przy użyciu vLLM lub SGLang.

Inferencja z długim kontekstem

80 GB zapewnia przestrzeń na długie prompty i wiele równoległych sekwencji, które przepełniłyby kartę 40 GB.

Fine-tuning średnich modeli LLM

Przeprowadzaj LoRA na modelach 13B–34B w BF16 lub QLoRA na większych jednostkach z biblioteką Unsloth, bez konieczności dzielenia modelu na wiele GPU.

Data science wymagające dużej ilości pamięci

Przechowuj duże tensory, grafy lub macierze cech bezpośrednio w pamięci GPU na potrzeby obliczeń w RAPIDS lub PyTorch.

Czy A800 PCIE to odpowiednie GPU dla Twoich zadań?

Wybierz A800 PCIE, gdy Twoim kluczowym wymaganiem jest 80 GB pojemności pamięci dla wielkoskalowych modeli AI, a nie czysta moc obliczeniowa pojedynczej precyzji. Jeśli Twoje obciążenie wymaga mniejszego bufora pamięci, lepszym wyborem będzie stacja robocza lub konsumenckie GPU z mniejszą ilością VRAM, natomiast zadania ograniczone mocą obliczeniową skorzystają bardziej na architekturach data center nowszej generacji.

A800 PCIE vs podobne GPU w chmurze

GPU	VRAM na GPU	Moc obliczeniowa FP32	Limit mocy
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	Szczegóły →
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Szczegóły →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Szczegóły →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Szczegóły →

GPU w chmurze A800 PCIE: najczęściej zadawane pytania

Wynajmij GPU w chmurze A800 PCIE na godziny

Wybierz szablon, wskaż dostępną konfigurację i połącz się przez SSH lub terminal w przeglądarce. Naliczanie opłat zatrzymuje się po usunięciu GPU.

Wynajmij A800 PCIE Wszystkie GPU