Je Tesla P40 primeren za učenje sodobnih modelov?

Pravzaprav ne. Pascal nima jeder Tensor Cores in podpore za BF16, njegova prepustnost pri FP16 pa je zelo nizka, zato je učenje z mešano natančnostjo počasno. Uporabite ga za kvantizirano inferenco ali opravila FP32; za učenje modelov je veliko primernejša kartica RTX 3090 ali novejša.

Kateri modeli LLM dobro delujejo na 24 GB?

4-bitni modeli GGUF do približno 30B parametrov ter modeli 7B–14B pri 8-bitni kvantizaciji prek orodij Ollama ali llama.cpp. Pričakujte zmerno hitrost: 257 GB/s omejuje število žetonov na sekundo.

Ali bosta trenutni različici orodij PyTorch in vLLM delovali na Tesla P40?

Odvisno je od posamezne gradnje. P40 ima računsko zmogljivost 6.1, nekatere nedavne gradnje CUDA in ogrodij pa ne podpirajo več starejših procesorjev GPU. Predloge pri Cloudj navajajo minimalno zahtevano različico CUDA in ponujajo le združljive kartice GPU.

Tesla P40 proti RTX 3090: kakšen je kompromis?

Obe imata 24 GB. Kartica RTX 3090 dosega 35.4 TFLOPS in 805 GB/s s sodobnimi jedri Tensor Cores ter je bistveno hitrejša. P40 je starejša možnost, ko je 24 GB pomnilnika pomembnejših od same hitrosti.

GPU Cloud · NVIDIA · Pascal

Najem GPU NVIDIA Tesla P40 s 24 GB VRAM

Najemite strežnike GPU v oblaku Tesla P40 na uro pri Cloudj: 24 GB VRAM na arhitekturi NVIDIA Pascal s približno 9.4 TFLOPS FP32 in pasovno širino pomnilnika 257 GB/s. To je cenovno ugoden način za pridobitev 24 GB pomnilnika za inferenco kvantiziranih modelov LLM, ljubiteljske projekte in klasična opravila CUDA pri omejitvi porabe 250 W. Preverite zahteve predloge glede CUDA, začnite s podobo za Ollama ali PyTorch in se povežite prek SSH.

Najemite Tesla P40 Vsi GPU-ji

Specifikacije za Tesla P40

VRAM na GPU

24 GB

Arhitektura

NVIDIA Pascal

Računska zmogljivost

6.1

Zmogljivost FP32

≈ 9.4 TFLOPS

Prepustnost pomnilnika

≈ 257 GB/s

Omejitev porabe

250 W

Vrednosti, ki jih navaja ponudnik infrastrukture za trenutno navedene strežnike; dejanska zmogljivost se lahko razlikuje glede na sistem.

Aktivne konfiguracije in cene za Tesla P40

Zaloga in cene v živo, ki se nenehno posodabljajo. Končna cena je potrjena pred naročilom.

Najemite zdaj

Kaj lahko poganjate na oblačnem GPU-ju Tesla P40

Kvantizirani modeli LLM z Ollama

24 GB zadošča za modele GGUF do približno 30B parametrov pri 4-bitni kvantizaciji, kar je danes najboljši namen uporabe za P40.

Zasebni klepet in prototipi RAG

Zaženite Ollama z Open WebUI za zasebnega asistenta nad svojimi dokumenti, ne da bi podatke pošiljali zunanjim API-jem.

Klasične delovne obremenitve FP32

Izvajajte starejše kode CUDA, simulacije in učenje v FP32, ki ne potrebujejo jeder Tensor Cores.

Učenje in študijski projekti

Pridobite praktične izkušnje s strežniki GPU, gonilniki in okoljem CUDA na 24 GB pomnilnika za manjše poskuse.

Je Tesla P40 pravi GPU za vaše delovne obremenitve?

Izberite Tesla P40, če je vaša glavna zahteva 24 GB VRAM za pomnilniško zahtevno inferenco ali razvojne naloge, kjer zadostuje starejša računska moč arhitekture Pascal. Izberite novejši ali zmogljivejši GPU, če potrebujete višjo pasovno širino pomnilnika ali sodobno tenzorsko pospeševanje za zahtevno učenje, oziroma manjši GPU, če vaša delovna obremenitev porabi malo pomnilnika.

Tesla P40 v primerjavi s podobnimi oblačnimi GPU-ji

GPU	VRAM na GPU	Zmogljivost FP32	Omejitev porabe
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W	Podrobnosti →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Podrobnosti →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Podrobnosti →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Podrobnosti →

Oblačni GPU Tesla P40: pogosta vprašanja

Najemite oblačni GPU Tesla P40 na uro

Izberite predlogo, izberite aktivno konfiguracijo in se povežite prek SSH ali terminala v brskalniku. Obračunavanje se ustavi, ko izbrišete GPU.

Najemite Tesla P40 Vsi GPU-ji