64 GB VRAM کے ساتھ NVIDIA CMP 170HX GPU کرایہ پر لیں
Cloudj پر فی گھنٹہ کے حساب سے CMP 170HX کلاؤڈ GPU سرورز کرائے پر حاصل کریں: 64 GB VRAM، Ampere آرکیٹیکچر اور میموری پر انحصار کرنے والی کمپیوٹنگ کے لیے تقریباً 1516 GB/s میموری بینڈوتھ۔ یہ ان ڈویلپرز کے لیے ایک ہیڈ لیس کمپیوٹ کارڈ ہے جو FP32 اسپیڈ (12.1 TFLOPS، 250 W، کمپیوٹ کیپبلٹی 8.0) کے مقابلے میں بینڈوتھ اور گنجائش کو زیادہ اہمیت دیتے ہیں۔ پہلے PyTorch یا Ollama ٹیمپلیٹ پر ایک مختصر ٹیسٹ چلائیں، پھر اپنے کام کو وسعت دیں۔
CMP 170HX کی تکنیکی خصوصیات اور تفصیلات
VRAM فی GPU
64 GB
آرکیٹیکچر
NVIDIA Ampere
کمپیوٹ کیپابیلیٹی
8
FP32 کمپیوٹ
≈ 12.1 TFLOPS
میموری بینڈوڈتھ
≈ 1516 GB/s
پاور لمٹ
250 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۔
CMP 170HX 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 لیںآپ CMP 170HX کلاؤڈ GPU پر کیا کچھ چلا سکتے ہیں
بینڈوتھ پر منحصر انفیرنس
LLM ٹوکن جنریشن بنیادی طور پر میموری بینڈوتھ تک محدود ہوتی ہے، اور 1516 GB/s بینڈوتھ A100 کیٹیگری کے کارڈز کے برابر کی رینج میں آتی ہے۔
کوانٹائزڈ LLM ہوسٹنگ
Ollama یا llama.cpp میں کوانٹائزڈ ماڈلز لوڈ کریں اور ٹیسٹنگ یا اندرونی ٹولز کے لیے انہیں API کے ذریعے سرو کریں۔
CUDA کرنل کے تجربات
زیادہ بڑے ہارڈویئر پر منتقل کرنے سے پہلے کمپیوٹ کیپبلٹی 8.0 والے Ampere کارڈ پر زیادہ میموری والے کرنلز کا پروفائل تجزیہ کریں۔
بیچ ڈیٹا پروسیسنگ
ٹرانسفارمز، ہیشنگ یا اینالیٹکس جیسے میموری ایکسس پر منحصر کاموں کے لیے GPU میموری کے ذریعے بڑے اریئز (arrays) کو اسٹریم کریں۔
کیا CMP 170HX آپ کے ورک لوڈ کے لیے بہترین GPU ہے؟
جب آپ کے کام کی رفتار سنگل پریسیشن کمپیوٹ کے بجائے میموری کی گنجائش اور بینڈوتھ کی وجہ سے سست ہو رہی ہو، تو CMP 170HX کا انتخاب کریں۔ اگر آپ کو تیز تر ٹریننگ کے عمل درکار ہوں تو زیادہ کمپیوٹ تھرو پٹ والا GPU منتخب کریں، یا اگر آپ کے ماڈلز کو 64 GB VRAM کی ضرورت نہیں ہے تو نسبتاً چھوٹا کنزیومر کارڈ چنیں۔
CMP 170HX کلاؤڈ GPU: اکثر پوچھے جانے والے سوالات
CMP 170HX 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۔