کیا A800 PCIE پر 70B ماڈل چل سکتا ہے؟

جی ہاں، کوانٹائزڈ حالت میں۔ 70B کے ویٹس 4-bit پر تقریباً 35–40 GB جگہ لیتے ہیں، اس لیے وہ سیاق و سباق کی اضافی گنجائش کے ساتھ 80 GB میں باآسانی سما جاتے ہیں۔ 70B کو 16-bit میں چلانے کے لیے تقریباً 140 GB درکار ہوتی ہے، جس کے لیے H200 NVL زیادہ موزوں ہے۔

A800 PCIE اور A100 PCIE میں کیا فرق ہے؟

دونوں میں ایک ہی Ampere جنریشن اور 15.6 TFLOPS FP32 ہے، لیکن A800 PCIE میں 40 GB کے بجائے 80 GB اور 1313 GB/s کے مقابلے میں 1598 GB/s میموری بینڈوتھ دی گئی ہے، جس کی بدولت یہ بڑے ماڈلز کو سنبھالتا ہے اور انہیں قدرے تیزی سے سرو کرتا ہے۔

مجھے A800 PCIE منتخب کرنا چاہیے یا H100 PCIE؟

دونوں میں 80 GB موجود ہے۔ Hopper پر مبنی H100 PCIE اضافی 41 TFLOPS FP32 اور 1760 GB/s رفتار فراہم کرتا ہے، لہذا یہ فی گھنٹہ کام کے لحاظ سے زیادہ تیز ہے؛ جبکہ A800 PCIE اس وقت بہترین انتخاب ہے جب فوری قیمت کم ہو اور Ampere کی رفتار آپ کی ضروریات کے لیے کافی ہو۔

A800 PCIE پر کون سے ٹیمپلیٹس کام کرتے ہیں؟

PyTorch، vLLM، SGLang، Ollama، Unsloth اور ComfyUI ٹیمپلیٹس اپنے کم از کم CUDA ورژن اور VRAM کی تفصیلات درج کرتے ہیں؛ Cloudj کنسول صرف وہی ٹیمپلیٹس دکھاتا ہے جنہیں یہ GPU چلا سکتا ہے۔

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

80 GB VRAM کے ساتھ NVIDIA A800 PCIE GPU کرایہ پر لیں

Cloudj پر گھنٹے کے حساب سے A800 PCIE GPUs کرائے پر حاصل کریں: NVIDIA Ampere پر 80 GB VRAM اور تقریباً 1598 GB/s میموری بینڈوتھ، تاکہ 70B کلاس کے LLMs ایک ہی کارڈ پر سما سکیں۔ یہ خاص طور پر ان AI ٹیموں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے جنہیں ماڈل سرونگ، فائن ٹیوننگ اور لانگ کونٹیکسٹ کاموں کے لیے A100 40 GB کے مقابلے میں دوگنی میموری کی ضرورت ہے، مع 15.6 TFLOPS FP32 اور 300 W پاور لمٹ۔ ایک vLLM، SGLang یا Unsloth ٹیمپلیٹ سے آغاز کریں اور SSH کے ذریعے جڑیں۔

A800 PCIE کرائے پر لیں تمام GPUs

A800 PCIE کی تکنیکی خصوصیات اور تفصیلات

VRAM فی GPU

80 GB

آرکیٹیکچر

NVIDIA Ampere

کمپیوٹ کیپابیلیٹی

FP32 کمپیوٹ

≈ 15.6 TFLOPS

میموری بینڈوڈتھ

≈ 1598 GB/s

پاور لمٹ

300 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۔

A800 PCIE 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 A800 PCIE کلاؤڈ GPU پر کیا کچھ چلا سکتے ہیں

ایک ہی GPU پر 70B ماڈلز

vLLM یا SGLang کا استعمال کرتے ہوئے 4-bit 70B ماڈل کو KV کیشے کے لیے بچی ہوئی جگہ کے ساتھ، یا 16-bit میں 30B–34B ماڈل چلائیں۔

لانگ کونٹیکسٹ انفرنس

80 GB طویل پرامپٹس اور بیک وقت چلنے والے کئی سیکوینسز کے لیے کافی گنجائش فراہم کرتا ہے، جو عام طور پر 40 GB کے کارڈ پر اوور فلو ہو جاتے ہیں۔

درمیانے سائز کے LLMs کی فائن ٹیوننگ

Unsloth کے ساتھ 13B–34B ماڈلز پر BF16 میں LoRA یا بڑے ماڈلز پر QLoRA چلائیں، متعدد GPUs پر تقسیم کیے بغیر۔

ہائی میموری ڈیٹا سائنس

RAPIDS یا PyTorch کے کاموں کے لیے بڑے ٹینسرز، گراف یا فیچر میٹرکس براہِ راست GPU میموری میں رکھیں۔

کیا A800 PCIE آپ کے ورک لوڈ کے لیے بہترین GPU ہے؟

A800 PCIE کا انتخاب اس وقت کریں جب آپ کی اولین ترجیح خام سنگل پریسیشن کمپیوٹ کے بجائے بڑے پیمانے کے AI ماڈلز کے لیے 80 GB میموری کی گنجائش ہو۔ اگر آپ کے کام کا بوجھ کم میموری میں سما سکتا ہے تو کم VRAM والا ورک اسٹیشن یا کنزیومر GPU زیادہ مناسب ہے، جبکہ انتہائی کمپیوٹ پر منحصر کاموں کے لیے اگلی نسل کے ڈیٹا سینٹر آرکیٹیکچرز زیادہ فائدہ مند ثابت ہو سکتے ہیں۔

A800 PCIE بمقابلہ دیگر کلاؤڈ GPUs

GPU	VRAM فی GPU	FP32 کمپیوٹ	پاور لمٹ
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	تفصیلات →
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	تفصیلات →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	تفصیلات →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	تفصیلات →

A800 PCIE کلاؤڈ GPU: اکثر پوچھے جانے والے سوالات

A800 PCIE 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۔

A800 PCIE کرائے پر لیں تمام GPUs