Är Tesla P40 bra för att träna moderna modeller?

Egentligen inte. Pascal saknar Tensor Cores och stöd för BF16, och dess FP16-genomströmning är mycket låg, vilket gör träning med blandad precision långsam. Använd den för kvantiserad inferens eller FP32-jobb; för träning passar ett RTX 3090 eller nyare kort betydligt bättre.

Vilka LLM:er körs bra på 24 GB?

4-bitars GGUF-modeller upp till cirka 30B parametrar, samt 7B–14B-modeller i 8-bitar, via Ollama eller llama.cpp. Räkna med måttlig hastighet: 257 GB/s sätter gränsen för antalet tokens per sekund.

Fungerar nuvarande PyTorch och vLLM på Tesla P40?

Det beror på bygget. P40 har compute capability 6.1 och vissa nya versioner av CUDA och ramverk stöder inte längre äldre GPU:er. Mallar hos Cloudj anger lägsta CUDA-krav och visar endast kompatibla GPU:er.

Tesla P40 vs RTX 3090: vad är avvägningen?

Båda har 24 GB. RTX 3090 är specad till 35.4 TFLOPS och 805 GB/s med moderna Tensor Cores, så den är betydligt snabbare. P40 är det äldre alternativet när 24 GB är viktigare än ren hastighet.

GPU Cloud · NVIDIA · Pascal

Hyr en NVIDIA Tesla P40 GPU med 24 GB VRAM

Hyr Tesla P40 GPU-servrar i molnet per timme hos Cloudj: 24 GB VRAM på NVIDIA Pascal med cirka 9.4 TFLOPS FP32 och 257 GB/s minnesbandbredd. Ett enkelt och prisvärt sätt att få 24 GB minne för kvantiserad LLM-inferens, hobbyprojekt och klassiskt CUDA-arbete, med en effektgräns på 250 W. Kontrollera mallens CUDA-krav, starta från en Ollama- eller PyTorch-avbildning och anslut via SSH.

Hyr Tesla P40 Alla GPU:er

Specifikationer för Tesla P40

VRAM per GPU

24 GB

Arkitektur

NVIDIA Pascal

Beräkningskapacitet

6.1

FP32-prestanda

≈ 9.4 TFLOPS

Minnesbandbredd

≈ 257 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 Tesla P40

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

Hyr nu

Vad du kan köra på moln-GPU:n Tesla P40

Kvantiserade LLM:er med Ollama

24 GB rymmer GGUF-modeller upp till cirka 30B parametrar i 4-bitar, vilket är det bästa användningsområdet för P40 idag.

Privat chatt och RAG-prototyper

Kör Ollama med Open WebUI för en privat assistent över dina egna dokument utan att skicka data till ett API.

Klassiska FP32-arbetslaster

Kör äldre CUDA-kod, simuleringar och FP32-träning som inte kräver Tensor Cores.

Lärande och kursarbete

Få praktisk erfarenhet av GPU-servrar, drivrutiner och CUDA med 24 GB minne för mindre experiment.

Är Tesla P40 rätt GPU för din arbetsbelastning?

Välj Tesla P40 om ditt främsta krav är 24 GB VRAM för minneskrävande inferens eller utvecklingsuppgifter där äldre Pascal-beräkning är tillräcklig. Välj en nyare eller större GPU om du behöver högre minnesbandbredd eller modern tensoracceleration för tung träning, eller en mindre GPU om din arbetslast använder lite minne.

Tesla P40 jämfört med liknande moln-GPU:er

GPU	VRAM per GPU	FP32-prestanda	Effektgräns
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W
NVIDIA L4	22 GB	≈ 24.2 TFLOPS	72 W	Detaljer →
NVIDIA Tesla V100	16 GB	≈ 12.5 TFLOPS	300 W	Detaljer →
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Detaljer →
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W	Detaljer →

Tesla P40 moln-GPU: vanliga frågor och svar

Hyr Tesla P40 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 Tesla P40 Alla GPU:er