A800 PCIE 70B modelini işledip bilermi?

Hawa, kwantirlenen görnüşde. 70B agramlary 4-bitde takmynan 35–40 GB tutýar, şonuň üçin kontekst üçin goşmaça ýer bilen 80 GB-a sykýar. 70B-ni 16-bitde işletmek takmynan 140 GB talap edýär, bu bolsa H200 NVL-e gönükdirýär.

A800 PCIE A100 PCIE-den näme bilen tapawutlanýar?

Şol bir Ampere nesli we 15.6 TFLOPS FP32, emma A800 PCIE 40 GB ýerine 80 GB we 1313 GB/s ýerine 1598 GB/s bilen görkezilendir, şonuň üçin has uly modellere ýer berýär we olara birneme çalt hyzmat edýär.

Men A800 PCIE ýa-da H100 PCIE saýlamalymy?

Ikisinde-de 80 GB bar. Hopper esasyndaky H100 PCIE 41 TFLOPS FP32 we 1760 GB/s goşýar, şonuň üçin iş sagady üçin has çalt bolýar; A800 PCIE bolsa göni bahasy has amatly bolanda we Ampere tizligi ýeterlik bolanda has düşnüklidir.

A800 PCIE-de haýsy şablonlar işleýär?

PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth we ComfyUI şablonlary iň pes CUDA wersiýasyny we VRAM-yny sanap geçýär; Cloudj konsoly diňe GPU-nyň işledip bilýän şablonlaryny hödürleýär.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

80 GB VRAM-ly NVIDIA A800 PCIE GPU kärendesi

Cloudj-de A800 PCIE GPU-laryny sagatlyk kärendä alyň: takmynan 1598 GB/s ýat geçirijiligi bolan NVIDIA Ampere-de 80 GB VRAM, şonuň üçin 70B derejeli LLM-ler bir karta sygýar. Bu hyzmat etmek (serving), fine-tuning we uzyn kontekstli işler üçin A100 40 GB ýadynyň iki essesine mätäç bolan AI toparlaryna niýetlenen bolup, 15.6 TFLOPS FP32 we 300 W kuwwat çäklendirmesine eýedir. vLLM, SGLang ýa-da Unsloth şablonyndan başlaň we SSH arkaly birigiň.

A800 PCIE kärendesine alyň Ähli GPU-lar

A800 PCIE tehniki aýratynlyklary

Her GPU üçin VRAM

80 GB

Arhitektura

NVIDIA Ampere

Hasaplama ukyby

FP32 hasaplamasy

≈ 15.6 TFLOPS

Ýat geçirijiligi

≈ 1598 GB/s

Kuwwat çägi

300 W

Bahalar häzirki sanawdaky maşynlar üçin infrastruktura üpjün edijisi tarapyndan görkezilendir; hakyky öndürijilik maşyna görä üýtgäp biler.

Elýeterli A800 PCIE konfigurasiýalary we bahalary

Hakyky wagt ätiýajy we bahalar yzygiderli täzelenýär. Gutarnykly baha sargyt etmezden öň tassyklanylýar.

Häzir kärendesine alyň

A800 PCIE bulut GPU-synda nämeleri işledip bilersiňiz

Ýeke GPU-da 70B modelleri

vLLM ýa-da SGLang ulanyp, KV keş üçin ýer goýmak bilen 4-bitlik 70B modeline, ýa-da 16-bitde 30B–34B modeline hyzmat ediň.

Uzyn kontekstli inferens

80 GB 40 GB kartyndan daşyna çykjak uzyn promptlar we birwagtda işleýän köp sanly yzygiderlilikler üçin ýer galdyrýar.

Orta göwrümli LLM-leri fine-tuning etmek

GPU-laryň arasynda paýlamazdan, Unsloth bilen BF16-da 13B–34B modellerinde LoRA ýa-da has ulylarynda QLoRA işlediň.

Ýat talap ediji data science

RAPIDS ýa-da PyTorch iş ýükleri üçin uly tenzorlary, graflary ýa-da aýratynlyk matrisalaryny GPU ýadynda saklaň.

A800 PCIE siziň iş ýüküňiz üçin dogry GPU-my?

Esasy talabyňyz çig ýeke-takyklykly hasaplamadan däl-de, uly göwrümli AI modelleri üçin 80 GB ýat sygymy bolanda A800 PCIE-ni saýlaň. Eger iş ýüküňiz has kiçi ýat göwrümine sykýan bolsa, has pes VRAM-ly iş stansiýasy ýa-da sarp ediji GPU-sy has amatlydyr, emma hasaplama bilen çäklenýän işler bolsa täze nesil maglumat merkezi arhitekturalaryndan peýdalanyp biler.

A800 PCIE meňzeş bulut GPU-laryna garşy

GPU	Her GPU üçin VRAM	FP32 hasaplamasy	Kuwwat çägi
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	Jikme-jiklikler →
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Jikme-jiklikler →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Jikme-jiklikler →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Jikme-jiklikler →

A800 PCIE bulut GPU: köp berilýän soraglar

A800 PCIE bulut GPU-syny sagatlaýyn kärendesine alyň

Şablon saýlaň, elýeterli konfigurasiýany saýlaň we SSH ýa-da brauzer terminaly arkaly birigiň. GPU-ny pozanyňyzda töleg duruzylýar.

A800 PCIE kärendesine alyň Ähli GPU-lar