Poate A800 PCIE să ruleze un model 70B?

Da, cuantizat. Ponderile unui model 70B ocupă aproximativ 35–40 GB la 4 biți, așa că încap în 80 GB cu spațiu suficient pentru context. Rularea unui 70B pe 16 biți necesită în jur de 140 GB, caz în care este recomandat H200 NVL.

Prin ce diferă A800 PCIE de A100 PCIE?

Aceeași generație Ampere și 15.6 TFLOPS FP32, dar A800 PCIE este configurat cu 80 GB în loc de 40 GB și 1598 GB/s în loc de 1313 GB/s, găzduind astfel modele mai mari și servindu-le ceva mai rapid.

Ar trebui să aleg A800 PCIE sau H100 PCIE?

Ambele au 80 GB. H100 PCIE pe arhitectură Hopper oferă în plus 41 TFLOPS FP32 și 1760 GB/s, fiind mai rapid pe oră de lucru; A800 PCIE este rentabil când prețul activ este mai mic și performanța Ampere este suficientă.

Ce template-uri funcționează pe A800 PCIE?

Template-urile PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth și ComfyUI specifică versiunea minimă de CUDA și cerințele VRAM; consola Cloudj afișează exclusiv template-urile pe care acest GPU le poate rula.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Închiriază un GPU NVIDIA A800 PCIE cu 80 GB VRAM

Închiriază GPU-uri A800 PCIE cu plata pe oră pe Cloudj: 80 GB VRAM pe arhitectură NVIDIA Ampere cu o lățime de bandă a memoriei de aproximativ 1598 GB/s, astfel încât LLM-urile din clasa 70B încap pe o singură placă. Este dedicat echipelor de AI care au nevoie de dublul memoriei unui A100 40 GB pentru serving, fine-tuning și sarcini cu context extins, având 15.6 TFLOPS FP32 și o limită de consum de 300 W. Pornește dintr-un template vLLM, SGLang sau Unsloth și conectează-te prin SSH.

Închiriază A800 PCIE Toate GPU-urile

Specificații A800 PCIE

VRAM per GPU

80 GB

Arhitectură

NVIDIA Ampere

Capacitate de calcul (Compute Capability)

Performanță FP32

≈ 15.6 TFLOPS

Lățime de bandă memorie

≈ 1598 GB/s

Limită de putere (TDP)

300 W

Valori raportate de furnizorul de infrastructură pentru serverele listate în prezent; performanța reală poate varia în funcție de mașină.

Configurații și prețuri live pentru A800 PCIE

Stoc și prețuri în timp real, actualizate constant. Prețul final este confirmat înainte de finalizarea comenzii.

Închiriază acum

Ce poți rula pe GPU-ul cloud A800 PCIE

Modele 70B pe un singur GPU

Servește un model 70B pe 4 biți cu spațiu rămas pentru KV cache, sau un model 30B–34B pe 16 biți, folosind vLLM sau SGLang.

Inferență cu context extins

Cei 80 GB lasă spațiu pentru prompturi lungi și secvențe concurente multiple care ar depăși limita unei plăci de 40 GB.

Fine-tuning pentru LLM-uri de dimensiune medie

Rulează LoRA pe modele de 13B–34B în BF16 sau QLoRA pe modele mai mari cu Unsloth, fără a fi nevoie de sharding între GPU-uri.

Data science cu cerințe mari de memorie

Păstrează tensori de mari dimensiuni, grafuri sau matrici de caracteristici direct în memoria GPU pentru fluxurile de lucru RAPIDS sau PyTorch.

Este A800 PCIE GPU-ul potrivit pentru sarcinile tale de lucru?

Alege A800 PCIE atunci când cerința ta principală este capacitatea de memorie de 80 GB pentru modele AI de mari dimensiuni, mai degrabă decât puterea brută de calcul în precizie simplă. Dacă volumul tău de lucru se încadrează într-o amprentă de memorie mai mică, un GPU workstation sau consumer cu mai puțin VRAM este mai potrivit, în timp ce sarcinile limitate de procesare pot beneficia de arhitecturi de centre de date din generații mai noi.

A800 PCIE vs GPU-uri cloud similare

GPU	VRAM per GPU	Performanță FP32	Limită de putere (TDP)
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	Detalii →
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Detalii →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Detalii →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Detalii →

GPU cloud A800 PCIE: întrebări frecvente

Închiriază GPU-ul cloud A800 PCIE cu plata pe oră

Alege un șablon, selectează o configurație live și conectează-te prin SSH sau terminalul din browser. Facturarea se oprește când ștergi GPU-ul.

Închiriază A800 PCIE Toate GPU-urile