Чи може A800 PCIE запускати модель 70B?

Так, квантовану. Ваги 70B займають приблизно 35–40 GB у 4-bit, тому вони вміщуються у 80 GB із запасом для контексту. Для роботи 70B у 16-bit потрібно близько 140 GB, що вказує на вибір H200 NVL.

Чим A800 PCIE відрізняється від A100 PCIE?

Та сама архітектура Ampere та 15.6 TFLOPS FP32, проте A800 PCIE має 80 GB замість 40 GB і 1598 GB/s замість 1313 GB/s, тому вміщує більші моделі й обслуговує запити дещо швидше.

Що обрати: A800 PCIE чи H100 PCIE?

Обидва мають 80 GB. H100 PCIE на базі Hopper забезпечує 41 TFLOPS FP32 і 1760 GB/s, тому він швидший за годину роботи; вибір A800 PCIE доцільний, коли актуальна ціна нижча, а швидкості Ampere достатньо.

Які шаблони підтримуються на A800 PCIE?

Шаблони PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth і ComfyUI містять вимоги щодо мінімальної версії CUDA та VRAM; у консолі Cloudj доступні лише ті шаблони, які цей GPU може запускати.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Оренда GPU NVIDIA A800 PCIE з 80 GB VRAM

Оренда GPU A800 PCIE з погодинною оплатою на Cloudj: 80 GB VRAM на архітектурі NVIDIA Ampere із пропускною здатністю пам'яті близько 1598 GB/s, завдяки чому LLM класу 70B вміщуються на одній карті. Рішення орієнтоване на AI-команди, яким потрібно вдвічі більше пам'яті, ніж у A100 40 GB, для сервінгу, файн-тюнінгу та роботи з довгим контекстом, із продуктивністю 15.6 TFLOPS FP32 та лімітом потужності 300 W. Розгортайте з шаблонів vLLM, SGLang або Unsloth і підключайтеся через SSH.

Орендувати A800 PCIE Усі GPU

Технічні характеристики A800 PCIE

VRAM на GPU

80 GB

Архітектура

NVIDIA Ampere

Compute Capability

Продуктивність FP32

≈ 15.6 TFLOPS

Пропускна здатність пам'яті

≈ 1598 GB/s

Ліміт потужності (TDP)

300 W

Значення надані постачальником інфраструктури для доступних наразі конфігурацій; фактична продуктивність може відрізнятися залежно від машини.

Актуальні конфігурації та ціни на A800 PCIE

Наявність і ціни оновлюються в реальному часі. Остаточна вартість підтверджується перед оформленням замовлення.

Орендувати

Що можна запускати на хмарному GPU A800 PCIE

Моделі 70B на одному GPU

Запускайте 4-бітну модель 70B із запасом місця під KV-кеш або модель 30B–34B у 16-біт за допомогою vLLM чи SGLang.

Інференс із довгим контекстом

80 GB пам'яті забезпечують місце для довгих промптів і багатьох паралельних послідовностей, які б переповнили карту на 40 GB.

Файн-тюнінг середніх LLM

Виконуйте LoRA для моделей 13B–34B у BF16 або QLoRA для більших моделей за допомогою Unsloth без розподілу на кілька GPU.

Data Science із великими обсягами пам'яті

Зберігайте великі тензори, графи або матриці ознак безпосередньо в пам'яті GPU для робочих навантажень RAPIDS чи PyTorch.

Чи підходить GPU A800 PCIE для ваших завдань?

Обирайте A800 PCIE, коли вашою основною вимогою є обсяг пам'яті 80 GB для масштабних AI-моделей, а не чиста обчислювальна потужність одинарної точності. Якщо ваші робочі навантаження потребують меншого обсягу пам'яті, доцільніше взяти робочу станцію або споживчий GPU з меншим VRAM, тоді як завдання, обмежені обчислювальними ресурсами, виграють від архітектур датацентрів новіших поколінь.

A800 PCIE проти схожих хмарних GPU

GPU	VRAM на GPU	Продуктивність FP32	Ліміт потужності (TDP)
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	Детальніше →
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Детальніше →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Детальніше →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Детальніше →

Хмарний GPU A800 PCIE: часті запитання

Орендуйте хмарний GPU A800 PCIE погодинно

Оберіть шаблон, підберіть доступну конфігурацію та підключайтеся через SSH або термінал у браузері. Тарифікація зупиняється після видалення GPU.

Орендувати A800 PCIE Усі GPU