Kodi GPU ya NVIDIA L40S Yenye 45 GB VRAM
Kodisha seva za wingu za GPU za L40S kwa saa kwenye Cloudj: 45 GB VRAM, Ada Lovelace na takriban 73.3 TFLOPS FP32 kwa ajili ya AI zalishi, rendering na uendeshaji wa LLM. Ni chaguo thabiti kwa wabunifu na timu za AI zinazohitaji bafa kubwa ya fremu yenye uwezo mkubwa wa kimahesabu, katika kiwango cha umeme cha 350 W na kipimo data cha 626 GB/s. Chagua kiolezo cha ComfyUI, vLLM au PyTorch, chagua L40S iliyo tayari mtandaoni na uunganishe kupitia SSH.
Sifa za kiufundi za L40S
VRAM kwa kila GPU
45 GB
Usanifu
NVIDIA Ada Lovelace
Uwezo wa uchakataji
8.9
Uchakataji wa FP32
≈ 73.3 TFLOPS
Bandwidth ya kumbukumbu
≈ 626 GB/s
Kikomo cha nishati
350 W
Thamani zilizoripotiwa na mtoa miundombinu kwa mashine zilizoorodheshwa sasa; utendaji halisi unatofautiana kulingana na mashine.
Usanidi wa moja kwa moja na bei za L40S
Upatikanaji na bei za moja kwa moja, zikisasishwa mfululizo. Bei ya mwisho inathibitishwa kabla ya kuagiza.
Kodi sasaUnachoweza kuendesha kwenye GPU ya wingu ya L40S
Flux na utengenezaji wa video
Endesha Flux kwa usahihi kamili na michakato mizito zaidi ya video katika ComfyUI kukiwa na nafasi ya kutosha kwa LoRAs, ControlNet na upscalers.
Mifano ya LLM ya 30B–34B iliyofanyiwa quantization
45 GB inatosha modeli ya kiwango cha 30B ya 4-bit au 8-bit pamoja na nafasi ya ziada ya muktadha kwa gumzo, mawakala (agents) au RAG.
Rendering ya GPU kwa njia ya path-tracing
73.3 TFLOPS FP32 huharakisha virenderi vya CUDA, nayo 45 GB huweka mandhari na maumbo makubwa ya picha kwenye kumbukumbu.
Kufanya fine-tuning kwa miundo ya diffusion
Funza LoRAs au fanya fine-tuning ya mtindo wa DreamBooth kwa ajili ya SDXL na Flux bila kupunguza resolution ili itoshee.
Je, L40S ndiyo GPU sahihi kwa mzigo wako wa kazi?
Chagua L40S wakati kazi zako zinapohitaji 45 GB ya VRAM na uthabiti wa kituo cha data, ukivuka kiwango cha kadi za kawaida za watumiaji. Ikiwa mifano yako inatoshea kwenye kumbukumbu ndogo, GPU ndogo ya kituo cha kazi au ya kawaida ya mtumiaji ni ya kiuchumi zaidi, ilhali mifano mikubwa ya msingi ambayo haijafanyiwa quantization inahitaji GPU ya kituo cha data yenye kumbukumbu kubwa zaidi.