Asosiy tarkibga o'tish
Cloudj
GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

80 GB VRAM bilan NVIDIA A800 PCIE GPU ijarasi

Cloudj platformasida A800 PCIE GPU'larini soatbay ijaraga oling: NVIDIA Ampere arxitekturasidagi 80 GB VRAM va 1598 GB/s atrofidagi xotira o‘tkazuvchanligi bilan 70B sinfidagi LLM'lar bitta kartaga bemalol sig‘adi. U modelni ishga tushirish (serving), nozik sozlash (fine-tuning) va katta kontekstli vazifalar uchun A100 40 GB'ga qaraganda 2 barobar ko‘proq xotiraga muhtoj bo‘lgan AI jamoalariga mo‘ljallangan bo‘lib, 15.6 TFLOPS FP32 unumdorligi hamda 300 W quvvat sarfini taqdim etadi. vLLM, SGLang yoki Unsloth shablonlaridan boshlang va SSH orqali ulaning.

A800 PCIE texnik xususiyatlari

Har bir GPU uchun VRAM

80 GB

Arxitektura

NVIDIA Ampere

Hisoblash imkoniyati

8

FP32 unumdorligi

≈ 15.6 TFLOPS

Xotira o‘tkazuvchanligi

≈ 1598 GB/s

Quvvat sarfi (TDP)

300 W

Hozirda ro‘yxatda keltirilgan mashinalar uchun infratuzilma provayderi tomonidan ko‘rsatilgan ko‘rsatkichlar; haqiqiy unumdorlik mashinaga qarab farqlanishi mumkin.

Mavjud A800 PCIE konfiguratsiyalari va narxlari

Real vaqtdagi mavjudlik va narxlar muntazam yangilanadi. Yakuniy narx buyurtma berishdan oldin tasdiqlanadi.

Ijaraga olish

A800 PCIE bulutli GPU'sida nimalarni ishga tushirish mumkin

Bitta GPU'da 70B modellar

vLLM yoki SGLang yordamida 4-bitli 70B modelni KV-kesh uchun yetarli joy bilan yoki 30B–34B modelni 16-bitda ishga tushiring.

Katta kontekstli inferens

80 GB xotira 40 GB'lik kartaga sig‘maydigan uzun promptlar va ko‘plab parallel so‘rovlar (sequences) uchun yetarlicha joy qoldiradi.

O‘rta hajmdagi LLM'larni fine-tuning qilish

Modellarni bir nechta GPU'larga bo‘lib o‘tirmasdan, Unsloth yordamida 13B–34B modellarida BF16 formatida LoRA yoki kattaroqlarida QLoRA o‘tkazing.

Katta xotira talab qiluvchi data science

RAPIDS yoki PyTorch yuklamalari uchun katta tenzorlar, grafiklar yoki xususiyat matritsalarini to‘g‘ridan-to‘g‘ri GPU xotirasida saqlang.

A800 PCIE sizning vazifalaringiz uchun to‘g‘ri GPUmi?

Agar sizga sof bir aniqlikdagi (single-precision) hisoblashdan ko‘ra yirik AI modellari uchun 80 GB xotira sig‘imi birinchi navbatda kerak bo‘lsa, A800 PCIE'ni tanlang. Agar yuklamangiz kamroq xotiraga sig‘sa, arzonroq VRAM'ga ega ish stansiyasi yoki oddiy iste’molchi GPU'si ko‘proq mos keladi; hisoblash quvvati muhim bo‘lgan vazifalar uchun esa yangi avlod data-markaz arxitekturalari afzalroqdir.

A800 PCIE va o‘xshash bulutli GPU'lar taqqoslovi

GPUHar bir GPU uchun VRAMFP32 unumdorligiQuvvat sarfi (TDP)
NVIDIA A800 PCIE80 GB≈ 15.6 TFLOPS300 W
NVIDIA H100 PCIE80 GB≈ 41 TFLOPS350 WBatafsil →
NVIDIA H100 SXM80 GB≈ 53.5 TFLOPS700 WBatafsil →
NVIDIA H100 NVL94 GB≈ 48.3 TFLOPS400 WBatafsil →
NVIDIA CMP 170HX64 GB≈ 12.1 TFLOPS250 WBatafsil →

A800 PCIE bulutli GPU: ko‘p beriladigan savollar

A800 PCIE bulutli GPU'sini soatbay ijaraga oling

Shablonni tanlang, mavjud konfiguratsiyani belgilang va SSH yoki brauzer terminali orqali ulaning. GPU serverini o‘chirishingiz bilan to‘lov to‘xtatiladi.