40 GB VRAM සහිත NVIDIA A100 SXM4 GPU එකක් කුලියට ගන්න
Cloudj හරහා පැයක පදනම මත A100 SXM4 GPUs කුලියට ගන්න: අඛණ්ඩ AI වැඩ සඳහා NVIDIA Ampere මත 40 GB VRAM, 1313 GB/s පමණ memory bandwidth සහ 400 W power limit එකක් සමඟින්. දීර්ඝ training හෝ serving කාර්යයන් සිදු කරන සහ SXM module එකේ thermal headroom අවශ්ය කණ්ඩායම් සඳහාම නිපදවා ඇති මෙය, 15.6 TFLOPS FP32 සහ compute capability 8.0 ලබා දෙයි. සක්රීය A100 SXM4 configuration එකක් තෝරාගෙන, PyTorch හෝ vLLM template එකකින් ආරම්භ කර SSH හරහා සම්බන්ධ වන්න.
A100 SXM4 පිරිවිතර
එක් GPU එකක VRAM
40 GB
Architecture
NVIDIA Ampere
Compute capability
8
FP32 compute
≈ 15.6 TFLOPS
Memory bandwidth
≈ 1313 GB/s
Power limit
400 W
දැනට ලැයිස්තුගත කර ඇති පරිගණක සඳහා infrastructure provider විසින් සපයන ලද අගයන්; සැබෑ කාර්යක්ෂමතාව පරිගණකය අනුව වෙනස් විය හැක.
Live A100 SXM4 මානකරන සහ මිල ගණන්
නිරන්තරයෙන් යාවත්කාලීන වන සජීවී තොග සහ මිල ගණන්. අවසාන මිල ඇණවුම් කිරීමට පෙර තහවුරු කරනු ලැබේ.
දැන්ම කුලියට ගන්නA100 SXM4 cloud GPU එක මත ඔබට ධාවනය කළ හැකි දෑ
දීර්ඝ කාලීන training කාර්යයන්
පළමු epoch එකේ සිට අවසාන epoch එක දක්වා clock වේගය ස්ථාවරව පවත්වා ගත යුතු පැය ගණනාවක BF16 training සඳහා 400 W power limit එක ඉතා සුදුසු වේ.
Production මට්ටමේ LLM serving
vLLM හෝ SGLang යොදාගෙන 16-bit වලින් 13B model එකක් හෝ quantized 30B පන්තියේ model එකක් host කර, යටිතල පහසුකම් සඳහා ස්ථිරව යොමු වීමට පෙර throughput එක පරීක්ෂා කරන්න.
Unsloth සමඟ instruction tuning
24 GB card එකකින් ලබා දෙන ප්‍රමාණයට වඩා දිගු sequences සමඟ 7B–13B models මත LoRA හෝ QLoRA ධාවනය කරන්න.
පර්යේෂණ ප්‍රතිනිෂ්පාදනය
A100 පන්තියේ hardware මත benchmark කරන ලද පර්යේෂණ පත්‍රිකා, එම Ampere architecture එක සහ memory ධාරිතාව මතම නැවත ප්‍රතිනිෂ්පාදනය කරන්න.
A100 SXM4 ඔබගේ කාර්යභාරයට වඩාත්ම ගැළපෙන GPU එකද?
ඔබගේ training හෝ inference කාර්යයන් consumer GPU වල memory සීමාවන් ඉක්මවා යන විට සහ datacenter memory bandwidth අවශ්ය වන විට 40 GB A100 SXM4 තෝරාගන්න. ඔබගේ unquantized models 40 GB ඉක්මවන්නේ නම් වැඩි VRAM සහිත datacenter GPU එකක් තෝරාගන්න, නැතහොත් සැහැල්ලු inference සහ සංවර්ධන කටයුතු සඳහා කුඩා workstation හෝ consumer card එකක් තෝරාගන්න.
A100 SXM4 සහ සමාන cloud GPU සංසන්දනය
| GPU | එක් GPU එකක VRAM | FP32 compute | Power limit | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 SXM4 | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | |
| NVIDIA A100 PCIE | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | විස්තර බලන්න → |
| NVIDIA A40 | 45 GB | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | විස්තර බලන්න → |
| NVIDIA L40S | 45 GB | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | විස්තර බලන්න → |
| NVIDIA Tesla P40 | 24 GB | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | විස්තර බලන්න → |
A100 SXM4 cloud GPU: නිතර අසන ප්‍රශ්න
පැයක පදනම මත A100 SXM4 cloud GPU කුලියට ගන්න
Template එකක් තෝරා, live configuration එකක් තෝරාගෙන SSH හෝ browser terminal හරහා සම්බන්ධ වන්න. ඔබ GPU එක delete කළ සැණින් බිල්පත් අයකිරීම නතර වේ.