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按小時租用 NVIDIA A800 PCIE GPU
NVIDIA A800 PCIE 是採用 Ampere 架構的資料中心 GPU，配備 80 GB VRAM。它在 300 W 的功耗範圍內，提供約 1598 GB/s 的記憶體頻寬與約 15.6 TFLOPS 的單精度效能。在 Cloudj 上，您可以透過按小時計費、完整 SSH 存取權限，以及支援 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的現成範本來部署這張顯示卡。
規格
每顆 GPU 的 VRAM
80 GB
架構
NVIDIA Ampere
運算能力 (Compute Capability)
8
FP32 算力
≈ 15.6 TFLOPS
記憶體頻寬
≈ 1598 GB/s
功耗限制
300 W
數值由基礎設施供應商針對目前上架的機器提供；實際效能會因機器而異。
可用配置
即時庫存與價格持續更新，最終價格將於下單前確認。
立即租用A800 PCIE 適合的應用場景
大型語言模型推論
使用預先設定的 vLLM 或 Ollama 範本，將大型語言模型完整託管於 80 GB 的 VRAM 緩衝區中。
深度學習微調
在 PyTorch/CUDA 中以大批量（Batch Size）和長上下文視窗訓練及微調模型，而不受記憶體瓶頸限制。
高吞吐量批次處理
運用約 1598 GB/s 的記憶體頻寬，處理資料密集型神經網路工作負載與嵌入（Embeddings）。
複雜生成式工作流程
在 ComfyUI 中執行多模型擴散管線，同時在記憶體中保持載入多個檢查點（Checkpoints）。
這款 GPU 適合您嗎？
當您的首要需求是用於大型 AI 模型的 80 GB 記憶體容量，而非純粹的單精度運算能力時，請選擇 A800 PCIE。如果您的工作負載只需較小的記憶體空間，則較低 VRAM 的工作站或消費級 GPU 會更合適；而運算密集型任務則可能受益於新一代的資料中心架構。
常見問題
是的，其 80 GB VRAM 與約 1598 GB/s 的記憶體頻寬，非常適合部署與微調超出一般消費級顯示卡容量的大型語言模型。它支援 CUDA 運算能力 8.0，與現代 AI 框架具備廣泛的相容性。
A800 PCIE 在 Ampere 架構上提供高達 80 GB 的記憶體空間，與較低容量的顯示卡相比，它是記憶體受限型任務的理想選擇。然而，由於其單精度效能約為 15.6 TFLOPS，高度依賴純粹運算能力而非記憶體容量的工作負載，在更新一代的架構上執行速度可能會更快。
Cloudj 上的每個執行個體皆包含直接 SSH 存取權限，讓您完全掌控自己的環境。您也可以使用 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的現成範本立即啟動。
Cloudj 對所有 GPU 執行個體皆採用直接明瞭的按小時計費方式。您只需為執行個體處於啟用狀態的時間付費，讓您能根據需求靈活擴充資料中心的運算用量。