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按小時租用 NVIDIA Tesla P40 GPU
NVIDIA Tesla P40 是一款採用 Pascal 架構的資料中心 GPU，配備 24 GB VRAM 與 6.1 運算能力。它在 250 W 的功耗範圍內提供約 9.4 TFLOPS 的單精度運算能力及約 257 GB/s 的記憶體頻寬。在 Cloudj 上，您可以按小時計費租用此 GPU，並享有 SSH 存取權限以及針對 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 預先配置的範本。
規格
每顆 GPU 的 VRAM
24 GB
架構
NVIDIA Pascal
運算能力 (Compute Capability)
6.1
FP32 算力
≈ 9.4 TFLOPS
記憶體頻寬
≈ 257 GB/s
功耗限制
250 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Tesla P40 適合的應用場景
量化 LLM 推論
使用 Ollama 或 vLLM 等現成範本，執行需要高達 24 GB 記憶體的本地語言模型。
圖像生成工作流程
託管 ComfyUI 管線，受惠於充裕的 VRAM 容量，以便同時載入多個檢查點（Checkpoints）與控制網路（ControlNets）。
舊版 CUDA 開發
建置、測試並維護針對 Pascal 架構與 6.1 運算能力的 PyTorch/CUDA 應用程式。
受記憶體限制的批次處理
執行資料中心工作負載，這類任務優先考慮將大型資料集載入 24 GB VRAM，而非單純追求運算速度。
這款 GPU 適合您嗎？
如果您的主要需求是擁有 24 GB VRAM 來處理高記憶體需求的推論或開發任務，且較舊的 Pascal 運算能力已足夠使用，請選擇 Tesla P40。若您需要更高的記憶體頻寬或現代張量加速來進行繁重的訓練，請選擇較新或較大型的 GPU；若您的工作負載使用的記憶體較少，則可選擇較小型的 GPU。
常見問題
24 GB 的 VRAM 容量使 Tesla P40 能夠透過 Ollama 等範本，在記憶體中載入中等規模的量化語言模型。然而，由於其記憶體頻寬約為 257 GB/s 且採用較舊的 Pascal 架構，Token 生成速度會比新款資料中心 GPU 慢。
6.1 運算能力支援約 9.4 TFLOPS 的標準單精度工作負載，與一般的 PyTorch/CUDA 範本搭配良好。部分需要較新硬體指令集的現代機器學習函式庫或功能，可能無法在 Pascal 架構上執行。
您可以使用 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 或 ComfyUI 的現成範本來部署執行個體。內建直接 SSH 存取權限，讓您能從終端機管理檔案與自訂環境。
Cloudj 上的執行個體採用按小時計費，讓您只需為資料中心 GPU 執行個體處於啟用狀態的時間付費。