NVIDIA A30 24GB — GPU w chmurze
A30: 24 GB pamięci HBM2 na GPU, architektura Ampere. Wynajmij je na godziny na giełdzie spot EverXCloud po cenie na żywo ustalanej przez sprzedawców i kupujących.
- Najlepsza cena na żywo
- Brak oferty
- Pamięć GPU
- 24 GB HBM2
- Przepustowość
- 933 GB/s
- Tensor FP16
- 165 TFLOPS
- Architektura
- Ampere
- Maks. moc
- 165 W
A30 na giełdzie spot
Obecnie nie ma oferty na ten model.
Obecnie na giełdzie spot nie ma żadnego produktu A30. Podaj potrzebną liczbę i terminy: poszukamy tej mocy obliczeniowej w całej sieci EverXCloud Network.
Zamów tę moc obliczeniowąSpecyfikacja A30
| Pamięć GPU | 24 GB |
|---|---|
| Typ pamięci | HBM2 |
| Przepustowość pamięci | 933 GB/s |
| Tensor FP16 | 165 TFLOPS |
| Tensor BF16 | 165 TFLOPS |
| Maks. moc | 165 W |
| Architektura | Ampere |
| Interconnect | NVLink bridge (200 GB/s) · PCIe 4.0 |
Specyfikacja producenta, na jedno GPU. Wydajność tensorowa podana bez rzadkości. Wartości, których producent nie publikuje dla tego konkretnego modelu, zostały pominięte.
Zalecane zastosowania
- Fine-tuning
Oszczędny parametrycznie fine-tuning (LoRA, QLoRA) otwartych modeli, które mieszczą się w pamięci przy kwantyzacji 4-bitowej.
- Inferencja LLM
Modele językowe do około 9 mld parametrów w precyzji 16-bitowej lub około 30 mld przy kwantyzacji 4-bitowej.
- Generowanie obrazów
Modele dyfuzyjne obrazu i wideo; większe modele i wyższe rozdzielczości wymagają więcej pamięci GPU.
Ostrożne szacunki dla tego produktu (łącznie 24 GB pamięci GPU) przy założeniu, że 80% pamięci zajmują wagi modelu. Rzeczywiste limity zależą od długości kontekstu, rozmiaru partii i frameworka.
Zastosowania A30
- GPU do fine-tuningu otwartych modeli
Adaptery LoRA i QLoRA na jednym GPU, od 24 GB.
- GPU do inferencji LLM
Serwuj otwarte modele: co mieści się w pamięci i jak szybko pojawiają się tokeny.
- GPU do generowania obrazów i wideo
Modele dyfuzyjne do obrazów i wideo, od kart 24 GB po GPU 80 GB.
GPU podobne do A30
| GPU | Od/h |
|---|---|
| A1616 GB GDDR6 · Ampere | 0,24 USD |
| A1024 GB GDDR6 · Ampere | 0,24 USD |
| L424 GB GDDR6 · Ada Lovelace | 0,44 USD |
| Tesla T416 GB GDDR6 · Turing | 0,18 USD |
| Tesla V10032 GB HBM2 · Volta | 0,10 USD |
| Tesla P4024 GB GDDR5 · Pascal | 0,10 USD |
Porównaj A30
A30: najczęstsze pytania
Ile kosztuje wynajem A30?
Obecnie nie ma żadnej oferty. Zamów tę moc obliczeniową, a poszukamy jej w całej sieci EverXCloud Network; w portalu możesz też złożyć zlecenie po cenie, jaką chcesz zapłacić.
Ile pamięci ma A30?
24 GB pamięci HBM2 na jedno GPU. Przepustowość pamięci wynosi 933 GB/s.
Jakie modele AI mogę uruchomić na A30?
Według ostrożnych szacunków ten produkt (łącznie 24 GB pamięci GPU) uruchomi modele językowe do około 9 mld parametrów w precyzji 16-bitowej lub około 30 mld przy kwantyzacji 4-bitowej. Długość kontekstu, rozmiar partii i framework zmieniają rzeczywisty limit.
Czy mogę wynająć kilka GPU A30 jednocześnie?
Serwery z wieloma GPU są wystawiane na giełdzie spot jako osobne produkty, gdy oferują je sprzedawcy, np. 2, 4 lub 8 GPU. W przypadku większej liczby lub stałych terminów zamów tę moc obliczeniową.
Jak rozliczany jest wynajem A30?
Godzinowo. Kupujesz godziny wynajmu na giełdzie spot, do 720 godzin na zlecenie, i płacisz za nie z salda przedpłaconego. Ceny podajemy bez podatku, a EverXCloud jest sprzedawcą (merchant of record) każdego wynajmu.
Jakich walut i metod płatności mogę używać?
Euro, dolarów amerykańskich lub funtów, każda waluta z własnym saldem, nigdy nieprzeliczanym. Doładowanie kartą; na życzenie kontom firmowym możemy zaproponować przelew SEPA. Do każdego doładowania wystawiamy potwierdzenie, a do każdego wynajmu fakturę z VAT lub podatkiem od sprzedaży, jeśli ma zastosowanie.
Czy kupowanie godzin GPU na giełdzie spot to produkt finansowy?
Nie. Kupujesz godziny wynajmu GPU, aby z nich korzystać: bez instrumentów pochodnych, bez dźwigni, bez zbywalnych kredytów.
Bądź gotów w dniu startu
Załóż konto już teraz: doładujesz saldo i uruchomisz GPU, gdy tylko rynek zostanie otwarty.
Masz serwery GPU?
Firmy mogą dołączyć do EverXCloud Network i sprzedawać godziny swoich serwerów GPU na giełdzie spot.