Maganda ba ang CMP 170HX para sa training?

Mas angkop ito para sa inference at mga memory-bound na gawain. Sa 12.1 TFLOPS FP32, mas mabagal ito sa compute-heavy na training kumpara sa mga card tulad ng A40 o RTX 3090, kaya subukan muna ang iyong workload bago magplano ng mahabang run.

Bakit kailangang subukan muna ang aking workload?

Ang CMP 170HX ay isang compute-only card at may ilang software path na iba ang pagkilos dito kumpara sa mga mainstream na GPU. Sa pamamagitan ng maikling orasang sesyon, malalaman mo kung gumagana ayon sa inaasahan ang iyong framework, mga driver, at modelo.

Ano ang pinakamalakas na spec ng CMP 170HX?

Memory bandwidth: humigit-kumulang 1516 GB/s, mas mataas kaysa sa nakalistang 1313 GB/s ng A100 PCIE, na nakakatulong sa anumang workload na mas naghihintay sa memory kaysa sa math.

Gaano katagal ko kailangang panatilihin ang isang CMP 170HX server sa Cloudj?

Hangga't kailangan mo. Naniningil ang hourly billing kada oras habang tumatakbo ang server, at maaari mo itong i-delete sa sandaling matapos ang pagsubok o gawain.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Umarkila ng NVIDIA CMP 170HX GPU na may 64 GB VRAM

Umupa ng mga CMP 170HX cloud GPU server kada oras sa Cloudj: may 64 GB VRAM, Ampere architecture, at humigit-kumulang 1516 GB/s memory bandwidth para sa memory-bound compute. Isa itong headless compute card para sa mga developer na mas nagpapahalaga sa bandwidth at capacity kaysa sa bilis ng FP32 (12.1 TFLOPS, 250 W, compute capability 8.0). Magsimula muna ng maikling test sa isang template ng PyTorch o Ollama, pagkatapos ay i-scale up ang trabaho.

Mag-arkila ng CMP 170HX Lahat ng GPU

Mga detalye ng CMP 170HX

VRAM bawat GPU

64 GB

Arkitektura

NVIDIA Ampere

Compute capability

FP32 compute

≈ 12.1 TFLOPS

Memory bandwidth

≈ 1516 GB/s

Limitasyon sa kuryente

250 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 CMP 170HX

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 CMP 170HX cloud GPU

Bandwidth-bound na inference

Pangunahing nalilimitahan ng memory bandwidth ang LLM token generation, at ang 1516 GB/s ay nasa kaparehong antas ng mga card na klaseng A100.

Pag-host ng quantized LLM

Mag-load ng mga quantized model sa Ollama o llama.cpp at i-serve ang mga ito gamit ang isang API para sa pagsubok o mga internal tool.

Mga eksperimento sa CUDA kernel

I-profile ang mga memory-heavy na kernel sa isang Ampere card na may compute capability 8.0 bago ilipat ang mga ito sa mas malalaking hardware.

Pagproseso ng batch data

Mag-stream ng malalaking array sa memory ng GPU para sa mga transform, hashing, o analytics job na nalilimitahan ng memory access.

Ang CMP 170HX ba ang tamang GPU para sa iyong workload?

Piliin ang CMP 170HX kung ang iyong workload ay naiipit sa memory capacity at bandwidth sa halip na sa purong single-precision compute. Pumili ng GPU na may mas mataas na compute throughput kung kailangan mo ng mas mabilis na mga training iteration, o pumili ng mas maliit na consumer card kung hindi kailangan ng iyong mga modelo ang 64 GB ng VRAM.

CMP 170HX vs mga katulad na cloud GPU

GPU	VRAM bawat GPU	FP32 compute	Limitasyon sa kuryente
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Mga Detalye →
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	Mga Detalye →
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Mga Detalye →
NVIDIA A40	45 GB	≈ 29.9 TFLOPS	300 W	Mga Detalye →

CMP 170HX cloud GPU: mga madalas itanong

Mag-renta ng CMP 170HX 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 CMP 170HX Lahat ng GPU