A100 SXM4 یا A100 PCIE: مجھے کون سا منتخب کرنا چاہیے؟

درج شدہ میموری، FP32 اور بینڈوڈتھ کے اعداد و شمار یکساں ہیں: 40 GB، 15.6 TFLOPS اور 1313 GB/s۔ چونکہ SXM4 کارڈ 250 W کے بجائے 400 W پر چلتا ہے، اس لیے مسلسل ہیوی جابز کے لیے اسے منتخب کریں، اور اگر دونوں آپ کے لیے ٹھیک ہوں اور آپ سستی لائیو آفر چاہتے ہوں تو PCIE کارڈ منتخب کریں۔

کیا 70B ماڈل کو فائن ٹیون کرنے کے لیے 40 GB کافی ہے؟

آسانی سے نہیں۔ 40 GB پر 7B–13B ماڈلز کے لیے LoRA اور درمیانے سائز کے ماڈلز کے لیے QLoRA ہی چلایا جا سکتا ہے۔ 70B-class کی فائن ٹیوننگ کے لیے 80 GB اور اس سے بڑے کارڈز جیسے کہ H100 SXM یا H200 NVL دیکھیں۔

کیا A100 SXM4 پر BF16 سپورٹ ہے؟

جی ہاں۔ 8.0 compute capability کے حامل Ampere پر BF16 سپورٹ موجود ہے، جو زیادہ تر موجودہ LLM ٹریننگ اور فائن ٹیوننگ کے طریقوں کے لیے ڈیفالٹ پریسیشن ہے۔

Cloudj پر A100 SXM4 سرور کی بلنگ کیسے ہوتی ہے؟

گھنٹہ وار سرورز جب تک چلتے ہیں ان کا بل فی گھنٹہ آپ کے اکاؤنٹ بیلنس سے چارج کیا جاتا ہے؛ بند ہونے والے گھنٹہ وار سرور پر صرف اس کی ڈسک کا کرایہ ادا کرنا ہوتا ہے۔ ماہانہ اور طویل بلنگ سائیکلز بھی دستیاب ہیں، جن میں کوئی بھی ڈسکاؤنٹ ادائیگی سے پہلے دکھا دیا جاتا ہے۔

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

40 GB VRAM کے ساتھ NVIDIA A100 SXM4 GPU کرایہ پر لیں

Cloudj پر گھنٹہ وار بنیادوں پر A100 SXM4 GPUs کرائے پر لیں: پائیدار AI ورک لوڈز کے لیے NVIDIA Ampere پر 40 GB VRAM، تقریباً 1313 GB/s میموری بینڈوڈتھ اور 400 W پاور لمیٹ۔ یہ ان ٹیموں کے لیے تیار کیا گیا ہے جو طویل ٹریننگ یا سرونگ جابز چلاتی ہیں اور SXM ماڈیول کے تھرمل ہیڈروم کی ضرورت رکھتی ہیں؛ یہ 15.6 TFLOPS FP32 اور compute capability 8.0 پیش کرتا ہے۔ ایک لائیو A100 SXM4 کنفیگریشن منتخب کریں، PyTorch یا vLLM ٹیمپلیٹ سے آغاز کریں اور SSH کے ذریعے کنیکٹ کریں۔

A100 SXM4 کرائے پر لیں تمام GPUs

A100 SXM4 کی تکنیکی خصوصیات اور تفصیلات

VRAM فی GPU

40 GB

آرکیٹیکچر

NVIDIA Ampere

کمپیوٹ کیپابیلیٹی

FP32 کمپیوٹ

≈ 15.6 TFLOPS

میموری بینڈوڈتھ

≈ 1313 GB/s

پاور لمٹ

400 W

فی الوقت دستیاب مشینوں کے لیے انفراسٹرکچر فراہم کنندہ کی طرف سے بتائی گئی ویلیوز؛ اصل کارکردگی مشین کے مطابق مختلف ہو سکتی ہے۔

A100 SXM4 کی لائیو کنفیگریشنز اور قیمتیں

لائیو اسٹاک اور قیمتیں، مسلسل اپ ڈیٹ ہوتی ہیں۔ حتمی قیمت کی تصدیق آرڈر سے پہلے کی جاتی ہے۔

ابھی کرائے پر لیں

آپ A100 SXM4 کلاؤڈ GPU پر کیا کچھ چلا سکتے ہیں

طویل مدتی ٹریننگ جابز

400 W پاور لمیٹ ملٹی آور BF16 ٹریننگ کے لیے انتہائی موزوں ہے جہاں کلاکس کو پہلے epoch سے آخری تک مستحکم رہنا ہوتا ہے۔

پروڈکشن لیول LLM سرونگ

vLLM یا SGLang کے ساتھ 16-bit میں 13B ماڈل یا quantized 30B-class ماڈل ہوسٹ کریں اور انفراسٹرکچر لینے سے پہلے تھرو پٹ ٹیسٹ کریں۔

Unsloth کے ساتھ انسٹرکشن ٹیوننگ

7B–13B ماڈلز پر LoRA یا QLoRA کو اتنی لمبی سیکوئنسز کے ساتھ چلائیں جتنی 24 GB کارڈ پر ممکن نہیں۔

ریسرچ ری پروڈکشن

ایسے تحقیقی مقالاجات کے نتائج دوبارہ حاصل کریں جنہیں A100-class ہارڈویئر پر اسی Ampere آرکیٹیکچر اور میموری سائز کے ساتھ بینچ مارک کیا گیا تھا۔

کیا A100 SXM4 آپ کے ورک لوڈ کے لیے بہترین GPU ہے؟

جب آپ کے ٹریننگ یا انفیرنس ورک لوڈز کنزیومر GPU میموری کی حدود سے تجاوز کر جائیں اور ڈیٹا سینٹر میموری بینڈوڈتھ کی ضرورت ہو تو 40 GB A100 SXM4 کا انتخاب کریں۔ اگر آپ کے unquantized ماڈلز 40 GB سے زائد ہیں تو زیادہ VRAM والے ڈیٹا سینٹر GPU کا رخ کریں، یا ہلکے پھلکے انفیرنس اور ڈویلپمنٹ کے لیے چھوٹا ورک اسٹیشن یا کنزیومر کارڈ منتخب کریں۔

A100 SXM4 بمقابلہ دیگر کلاؤڈ GPUs

GPU	VRAM فی GPU	FP32 کمپیوٹ	پاور لمٹ
NVIDIA A100 SXM4	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	400 W
NVIDIA A100 PCIE	40 GB	≈ 15.6 TFLOPS	250 W	تفصیلات →
NVIDIA A40	45 GB	≈ 29.9 TFLOPS	300 W	تفصیلات →
NVIDIA L40S	45 GB	≈ 73.3 TFLOPS	350 W	تفصیلات →
NVIDIA Tesla P40	24 GB	≈ 9.4 TFLOPS	250 W	تفصیلات →

A100 SXM4 کلاؤڈ GPU: اکثر پوچھے جانے والے سوالات

A100 SXM4 کلاؤڈ GPU فی گھنٹہ کے حساب سے کرائے پر لیں

ایک ٹیمپلیٹ چنیں، لائیو کنفیگریشن منتخب کریں اور SSH یا براؤزر ٹرمینل کے ذریعے فوری کنیکٹ ہوں۔ GPU ڈیلیٹ کرتے ہی بلنگ بند ہو جاتی ہے۔

A100 SXM4 کرائے پر لیں تمام GPUs