22 GB VRAM உடன் NVIDIA L4 GPU வாடகைக்கு எடுக்கவும்
Cloudj-இல் மணிநேர அடிப்படையில் L4 cloud GPU servers வாடகைக்கு எடுங்கள்: 22 GB VRAM, Ada Lovelace architecture மற்றும் வெறும் 72 W power limit-இல் சுமார் 24.2 TFLOPS FP32 செயல்திறன். ஒரு flagship கார்டுக்கு அதிக கட்டணம் செலுத்தாமல், 8–16 GB கார்டை விட கூடுதல் நினைவகம் தேவைப்படும் டெவலப்பர்களுக்கு இது மிகவும் ஏற்றது; இதன் மூலம் திறமையான inference, transcription, embeddings மற்றும் video pipelines-ஐ இயக்கலாம். PyTorch, vLLM அல்லது Ollama template மூலம் உடனடியாகத் தொடங்கி SSH வழியே இணைந்திடுங்கள்.
L4 விவரக்குறிப்புகள்
ஒரு GPU-க்கான VRAM
22 GB
ஆர்க்கிடெக்ச்சர்
NVIDIA Ada Lovelace
கம்ப்யூட் திறன் (Compute capability)
8.9
FP32 கம்ப்யூட்
≈ 24.2 TFLOPS
மெமரி பேண்ட்வித்
≈ 221 GB/s
பவர் லிமிட்
72 W
தற்போது பட்டியலிடப்பட்டுள்ள கணினிகளுக்கான தகவல்கள் உள்கட்டமைப்பு வழங்குநரால் தெரிவிக்கப்பட்டவை; உண்மையான செயல்திறன் கணினிக்கு ஏற்ப மாறுபடலாம்.
நேரடி L4 உள்ளமைவுகள் மற்றும் கட்டணங்கள்
நேரடி இருப்பு மற்றும் விலைகள் தொடர்ந்து புதுப்பிக்கப்படுகின்றன. ஆர்டர் செய்வதற்கு முன் இறுதி விலை உறுதிப்படுத்தப்படும்.
இப்போதே வாடகைக்கு எடுக்கவும்L4 கிளவுட் GPU-வில் நீங்கள் எவற்றை இயக்கலாம்
16-bit-இல் 7B–8B LLM-கள்
சாட்பாட்கள், ஏஜென்ட்கள் மற்றும் நிறுவன உள்நாட்டு API-களுக்காக 16-bit-இல் ஒரு 8B மாடலை அல்லது quantized 13B–14B மாடலை 22 GB நினைவகம் எளிதாகத் தாங்கும்.
Speech-to-text மற்றும் embeddings
குறைந்த மின்சாரத்தைப் பயன்படுத்தும் இந்த கார்டில் Whisper-style transcription, rerankers மற்றும் embedding மாடல்களை 24 மணி நேரமும் தடையின்றி இயக்குங்கள்.
SDXL image generation
SDXL மற்றும் FP8 அல்லது GGUF வடிவிலான Flux உடனுள்ள ComfyUI, 22 GB நினைவகத்தில் மிகச் சிறப்பாகப் பொருந்தும்.
எப்போதும் இயங்கும் inference endpoints
72 W power limit கொண்ட L4, திடீர் பீக் பயன்பாட்டிற்குப் பதிலாகத் தொடர்ந்து இயங்க வேண்டிய சிறிய சேவைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமான கார்டு ஆகும்.
L4 உங்கள் பணிச்சுமைக்கு ஏற்ற சரியான GPU-வா?
Inference அல்லது மிதமான பயிற்சிப் பணிகளுக்கு (training workloads) 22 GB VRAM மற்றும் Ada Lovelace compute capability 8.9 தேவைப்படும்போது L4-ஐத் தேர்வுசெய்யுங்கள். உங்கள் மாடல்கள் 22 GB-ஐத் தாண்டினாலோ அல்லது சுமார் 221 GB/s-க்கு அதிகமான memory bandwidth தேவைப்பட்டாலோ பெரிய datacenter GPU-க்கு மாறுங்கள்; அல்லது குறைந்த நினைவகம் மட்டுமே தேவைப்படும் எளிய டெவலப்மென்ட் பணிகளுக்குச் சிறிய கார்டைத் தேர்ந்தெடுங்கள்.
L4 vs ஒத்த கிளவுட் GPU-கள்
| GPU | ஒரு GPU-க்கான VRAM | FP32 கம்ப்யூட் | பவர் லிமிட் | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA L4 | 22 GB | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | |
| NVIDIA Tesla P40 | 24 GB | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | விவரங்கள் → |
| NVIDIA Tesla V100 | 16 GB | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | விவரங்கள் → |
| NVIDIA A100 PCIE | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | விவரங்கள் → |
| NVIDIA A100 SXM4 | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | விவரங்கள் → |
L4 கிளவுட் GPU: அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
L4 கிளவுட் GPU-வை மணிநேர அடிப்படையில் வாடகைக்கு எடுங்கள்
ஒரு டெம்ப்ளேட்டைத் தேர்ந்தெடுங்கள், நேரடி உள்ளமைவைத் தேர்வுசெய்து SSH அல்லது பிரவுசர் டெர்மினல் மூலம் இணையுங்கள். நீங்கள் GPU-வை நீக்கியதும் கட்டணம் வசூலிப்பது நிறுத்தப்படும்.