Kan A800 PCIE köra en 70B-modell?

Ja, kvantiserad. Vikterna för 70B tar cirka 35–40 GB i 4-bit, vilket gör att de ryms i 80 GB med marginal kvar för kontext. Att köra 70B i 16-bit kräver runt 140 GB, vilket i så fall pekar mot H200 NVL.

Hur skiljer sig A800 PCIE från A100 PCIE?

Samma Ampere-generation och 15.6 TFLOPS FP32, men A800 PCIE är specificerad med 80 GB istället för 40 GB och 1598 GB/s istället för 1313 GB/s, så den rymmer större modeller och servar dem något snabbare.

Bör jag välja A800 PCIE eller H100 PCIE?

Båda har 80 GB. Den Hopper-baserade H100 PCIE adderar 41 TFLOPS FP32 och 1760 GB/s, vilket gör den snabbare per arbetstimme; A800 PCIE är det rimliga valet när det aktuella priset är lägre och Ampere-hastigheten räcker till.

Vilka mallar fungerar på A800 PCIE?

Mallar för PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth och ComfyUI anger sina minimikrav för CUDA-version och VRAM; Cloudj-konsolen erbjuder endast mallar som den aktuella GPU:n kan köra.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Hyr en NVIDIA A800 PCIE GPU med 80 GB VRAM

Hyr A800 PCIE GPU:er per timme på Cloudj: 80 GB VRAM på NVIDIA Ampere med cirka 1598 GB/s minnesbandbredd, så att LLM-modeller i 70B-klassen ryms på ett enda kort. Den är framtagen för AI-team som behöver dubbelt så mycket minne som hos A100 40 GB för serving, finjustering och arbete med långa kontexter, med 15.6 TFLOPS FP32 och en effektgräns på 300 W. Starta direkt från en vLLM-, SGLang- eller Unsloth-mall och anslut via SSH.

Hyr A800 PCIE Alla GPU:er

Specifikationer för A800 PCIE

VRAM per GPU

80 GB

Arkitektur

NVIDIA Ampere

Beräkningskapacitet

FP32-prestanda

≈ 15.6 TFLOPS

Minnesbandbredd

≈ 1598 GB/s

Effektgräns

300 W

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

Aktuella konfigurationer och priser för A800 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 A800 PCIE

70B-modeller på en enda GPU

Kör serving av en 70B-modell i 4-bit med utrymme kvar för KV-cache, eller en 30B–34B-modell i 16-bit med vLLM eller SGLang.

Inferens med lång kontext

80 GB ger plats för långa promptar och många samtidiga sekvenser som annars skulle få ett 40 GB-kort att slå i taket.

Finjustering av medelstora LLM:er

Kör LoRA på 13B–34B-modeller i BF16 eller QLoRA på större modeller med Unsloth, utan att behöva sharda över flera GPU:er.

Minneskrävande data science

Håll stora tensorer, grafer eller feature-matriser i GPU-minnet för RAPIDS- eller PyTorch-arbetslaster.

Är A800 PCIE rätt GPU för din arbetsbelastning?

Välj A800 PCIE när ditt primära krav är 80 GB minneskapacitet för storskaliga AI-modeller snarare än ren enkelprecisionsberäkning. Om din arbetslast ryms i ett mindre minnesavtryck är en arbetsstations- eller konsument-GPU med lägre VRAM mer lämplig, medan beräkningsintensiva uppgifter kan dra nytta av nyare generationers datacenterarkitekturer.

A800 PCIE jämfört med liknande moln-GPU:er

GPU	VRAM per GPU	FP32-prestanda	Effektgräns
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	Detaljer →
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Detaljer →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Detaljer →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Detaljer →

A800 PCIE moln-GPU: vanliga frågor och svar

Hyr A800 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 A800 PCIE Alla GPU:er