Varför är A100 PCIE:s FP32-siffra lägre än på vissa RTX-kort?

Siffran 15.6 TFLOPS avser ren FP32. Den mesta djupinlärningen körs i BF16 eller FP16 mixed precision, och LLM-inferens begränsas oftast av minnesbandbredden, där A100 PCIE:s 1313 GB/s ligger långt före konsumentkorten i Ampere-serien.

Vilka LLM:er ryms i 40 GB VRAM?

Som tumregel kräver 16-bitars vikter cirka 2 GB per miljard parametrar, vilket innebär att 13B-modeller får plats med marginal för KV-cache. 30B–34B-modeller ryms när de kvantiseras till 4 eller 8 bitar. 70B-modeller kräver ett 80 GB-kort som A800 PCIE eller H100.

Vad är skillnaden mellan A100 PCIE och A100 SXM4?

Båda är specificerade med 40 GB, 15.6 TFLOPS FP32 och 1313 GB/s. PCIE-kortet körs med en effektgräns på 250 W medan SXM4 har 400 W, vilket ger SXM4 högre termisk marginal vid ihållande hög belastning.

Hur startar jag en A100 PCIE-server på Cloudj?

Välj en mall som PyTorch, vLLM eller Ollama, välj en A100 PCIE-konfiguration från listan över aktiva servrar och bekräfta priset. Anslut via SSH eller webbläsarterminalen; med timdebitering debiteras en stoppad server endast för sin disk.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Hyr en NVIDIA A100 PCIE GPU med 40 GB VRAM

Hyr A100 PCIE-moln-GPU-servrar per timme på Cloudj: 40 GB VRAM, Ampere-arkitektur och cirka 1313 GB/s minnesbandbredd för LLM- och träningsjobb. Det är det praktiska datacentersteget för ML-ingenjörer vars modeller inte längre får plats på ett grafikkort för gaming, med 15.6 TFLOPS FP32, en effektgräns på 250 W och compute capability 8.0. Utgå från en mall för PyTorch, vLLM eller Unsloth, välj en tillgänglig konfiguration och anslut via SSH.

Hyr A100 PCIE Alla GPU:er

Specifikationer för A100 PCIE

VRAM per GPU

40 GB

Arkitektur

NVIDIA Ampere

Beräkningskapacitet

FP32-prestanda

≈ 15.6 TFLOPS

Minnesbandbredd

≈ 1313 GB/s

Effektgräns

250 W

Värden som rapporterats av infrastrukturleverantören för nu listade maskiner; faktisk prestanda kan variera mellan olika maskiner.

Aktuella konfigurationer och priser för A100 PCIE

Aktuellt lager och priser i realtid, uppdateras kontinuerligt. Det slutgiltiga priset bekräftas före beställning.

Hyr nu

Vad du kan köra på moln-GPU:n A100 PCIE

Kör 13B–34B-modeller med vLLM

40 GB rymmer en 13B-modell i 16-bitars precision eller en kvantiserad modell i 30B-klassen, och 1313 GB/s håller tokengenereringen igång även under samtidiga förfrågningar.

LoRA- och QLoRA-finjustering

Finjustera 7B–13B-språkmodeller på dina egna data med Unsloth eller ren PyTorch i BF16, utan att behöva krympa batchstorleken för att få plats.

Träningskörningar med mixed-precision

Träna modeller för datorseende, tal eller tabelldata i BF16 på ett stabilt datacenterkort istället för att hyra en hel multi-GPU-nod.

Embeddings och batch-inferens

Kör stora dokumentsamlingar genom embedding- eller klassificeringsmodeller över natten och ta bort servern när batchen är klar.

Är A100 PCIE rätt GPU för din arbetsbelastning?

Välj A100 PCIE 40 GB när dina arbetslaster överstiger minnesgränserna för konsument-GPU:er och kräver datacenterhårdvara med hög bandbredd. Välj en mindre konsument-GPU för lättare inferens, eller skala upp till en datacentermodell med mer VRAM om dina okvantiserade modeller eller batchstorlekar överstiger 40 GB.

A100 PCIE jämfört med liknande moln-GPU:er

GPU	VRAM per GPU	FP32-prestanda	Effektgräns
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Detaljer →
NVIDIA A40	45 GB	≈ 29.9 TFLOPS	300 W	Detaljer →
NVIDIA L40S	45 GB	≈ 73.3 TFLOPS	350 W	Detaljer →
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Detaljer →

A100 PCIE moln-GPU: vanliga frågor och svar

Hyr A100 PCIE moln-GPU per timme

Välj en mall, välj en aktuell konfiguration och anslut via SSH eller webbläsarterminalen. Debiteringen upphör när du tar bort din GPU.

Hyr A100 PCIE Alla GPU:er