A100 SXM4 o A100 PCIE: alin ang dapat kong piliin?

Pareho ang nakalistang memory, FP32, at bandwidth figures: 40 GB, 15.6 TFLOPS, at 1313 GB/s. Tumatakbo ang SXM4 sa 400 W sa halip na 250 W, kaya piliin ito para sa tuloy-tuloy at mabibigat na jobs, at ang PCIE card naman kung pwede ang alinman at nais mo ang mas murang live offer.

Sapat ba ang 40 GB para mag-fine-tune ng 70B model?

Hindi komportable. Kakayanin ng 40 GB ang LoRA sa 7B–13B models at QLoRA sa mid-size models. Para sa 70B-class fine-tuning, maghanap ng 80 GB at mas malalaking card tulad ng H100 SXM o H200 NVL.

Suportado ba ng A100 SXM4 ang BF16?

Oo. Sinusuportahan ng Ampere na may compute capability 8.0 ang BF16, na siyang default precision para sa karamihan ng mga kasalukuyang recipe sa pag-train at pag-fine-tune ng LLM.

Paano sinisingil ang isang A100 SXM4 server sa Cloudj?

Ang mga hourly server ay sinisingil kada oras mula sa balanse ng iyong account habang tumatakbo ang mga ito; ang naka-stop na hourly server ay nagbabayad lamang para sa disk nito. May inaalok ding buwanan at mas mahahabang billing cycle, kung saan ipinapakita ang anumang diskwento bago ka magbayad.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Umarkila ng NVIDIA A100 SXM4 GPU na may 40 GB VRAM

Mag-arkila ng A100 SXM4 GPU kada oras sa Cloudj: 40 GB VRAM sa NVIDIA Ampere na may humigit-kumulang 1313 GB/s memory bandwidth at 400 W power limit para sa tuloy-tuloy na AI workloads. Binuo para sa mga team na nagpapatakbo ng matagalang training o serving jobs at kailangan ang thermal headroom ng SXM module, nag-aalok ito ng 15.6 TFLOPS FP32 at compute capability 8.0. Pumili ng live na A100 SXM4 configuration, magsimula gamit ang PyTorch o vLLM template, at kumonekta sa pamamagitan ng SSH.

Mag-arkila ng A100 SXM4 Lahat ng GPU

Mga detalye ng A100 SXM4

VRAM bawat GPU

40 GB

Arkitektura

NVIDIA Ampere

Compute capability

FP32 compute

≈ 15.6 TFLOPS

Memory bandwidth

≈ 1313 GB/s

Limitasyon sa kuryente

400 W

Mga value na iniulat ng infrastructure provider para sa mga makinang kasalukuyang nakalista; nag-iiba ang totoong performance depende sa makina.

Live na mga configuration at presyo ng A100 SXM4

Live stock at mga presyo, patuloy na ina-update. Kinukumpirma ang pinal na presyo bago ka umorder.

Mag-arkila ngayon

Ano ang puwede mong i-run sa A100 SXM4 cloud GPU

Matagalang training jobs

Ang 400 W power limit ay angkop para sa multi-hour na BF16 training kung saan kailangang manatiling matatag ang clock speeds mula sa unang epoch hanggang sa huli.

Production-style na LLM serving

Mag-host ng 13B model sa 16-bit o quantized 30B-class model sa likod ng vLLM o SGLang at subukan ang throughput bago mag-commit sa imprastraktura.

Instruction tuning gamit ang Unsloth

Magpatakbo ng LoRA o QLoRA sa 7B–13B models na may mas mahahabang sequence kaysa sa kaya ng isang 24 GB card.

Pag-reproduce ng research

I-reproduce ang mga papel na na-benchmark sa A100-class hardware gamit ang parehong Ampere architecture at laki ng memory.

Ang A100 SXM4 ba ang tamang GPU para sa iyong workload?

Piliin ang 40 GB A100 SXM4 kapag ang iyong training o inference workloads ay lumalampas sa memory limit ng mga consumer GPU at nangangailangan ng datacenter memory bandwidth. Mag-opt para sa mas mataas na VRAM na datacenter GPU kung ang iyong unquantized models ay higit sa 40 GB, o pumili ng mas maliit na workstation o consumer card para sa magagaang na inference at development.

A100 SXM4 vs mga katulad na cloud GPU

GPU	VRAM bawat GPU	FP32 compute	Limitasyon sa kuryente
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	Mga Detalye →
NVIDIA A40	45 GB	≈ 29.9 TFLOPS	300 W	Mga Detalye →
NVIDIA L40S	45 GB	≈ 73.3 TFLOPS	350 W	Mga Detalye →
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	Mga Detalye →

A100 SXM4 cloud GPU: mga madalas itanong

Mag-renta ng A100 SXM4 cloud GPU kada oras

Pumili ng template, pumili ng live na configuration, at kumonekta sa pamamagitan ng SSH o browser terminal. Hihinto ang pagsingil kapag binura mo ang GPU.

Mag-arkila ng A100 SXM4 Lahat ng GPU