Umupa ng NVIDIA Tesla V100 GPU na may 16 GB VRAM
Mag-arkila ng Tesla V100 cloud GPU servers kada oras sa Cloudj: 16 GB VRAM, NVIDIA Volta, at humigit-kumulang 780 GB/s memory bandwidth na may 12.5 TFLOPS FP32. Ang V100 ang nagpasimula ng Tensor Cores at nananatiling matatag na datacenter card para sa FP16 mixed-precision training, research reproduction, at mid-size inference sa 300 W power limit. Pumili ng PyTorch template, tingnan ang CUDA requirement nito, at kumonekta gamit ang SSH.
Mga detalye ng Tesla V100
VRAM bawat GPU
16 GB
Arkitektura
NVIDIA Volta
Compute capability
7
FP32 compute
≈ 12.5 TFLOPS
Memory bandwidth
≈ 780 GB/s
Limitasyon sa kuryente
300 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 Tesla V100
Live stock at mga presyo, patuloy na ina-update. Kinukumpirma ang pinal na presyo bago ka umorder.
Mag-arkila ngayonAno ang puwede mong i-run sa Tesla V100 cloud GPU
FP16 mixed-precision training
Pinabibilis ng Volta Tensor Cores ang FP16 training para sa mga CNN, maliliit na transformer, at speech model.
Ulitin ang mga na-publish na resulta
Maraming research paper at baseline ang sinanay sa V100; patakbuhin muli ang mga ito sa parehong arkitektura para sa maihahambing na mga resulta.
Naka-quantize na 7B LLMs
Kayang magpatakbo ng 16 GB ng mga 7B–8B model sa 8-bit o 13B-class model sa 4-bit para sa pagsubok at magaang pag-serve.
HPC at scientific computing
Nakatutulong ang 780 GB/s na bandwidth sa mga simulation, solver, at memory-bound scientific code.
Ang Tesla V100 ba ang tamang GPU para sa iyong workload?
Angkop ang 16 GB Tesla V100 para sa mga researcher at developer na nangangailangan ng mataas na memory bandwidth para sa maliliit hanggang katamtamang mga modelo at gawaing pang-agham nang hindi nagbabayad para sa mas bagong datacenter hardware. Pumili ng mas maliit na consumer GPU para sa pangunahing pagbuo na may mas mababang pangangailangan sa memory, o lumipat sa mas bagong henerasyon ng GPU na may mas malaking VRAM kung lumampas sa 16 GB ang iyong mga modelo o kailangan ng mas bagong architectural feature lampas sa compute capability 7.0.
Tesla V100 vs mga katulad na cloud GPU
| GPU | VRAM bawat GPU | FP32 compute | Limitasyon sa kuryente | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Tesla V100 | 16 GB | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | |
| NVIDIA L4 | 22 GB | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | Mga Detalye → |
| NVIDIA Tesla P40 | 24 GB | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | Mga Detalye → |
| NVIDIA A100 PCIE | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | Mga Detalye → |
| NVIDIA A100 SXM4 | 40 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | Mga Detalye → |
Tesla V100 cloud GPU: mga madalas itanong
Mag-renta ng Tesla V100 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.