How large a large language model can fit on NVIDIA RTX 4000 Ada VRAM?
Antwort
NVIDIA RTX 4000 Ada spec breakdown — 20 GB GDDR6 @ 360 GB/s, 107/26.7 TFLOPS FP16/FP32, Ada Lovelace generation, 130W, 2023.
For production ML planning: if your model fits in 20 GB at your target precision, NVIDIA RTX 4000 Ada is a candidate. If your workload is latency-sensitive real-time serving, bandwidth and clock speed matter more than raw FLOPS. If you're pre-training from scratch on large batches, the FP16 number predicts wall-clock throughput best.
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DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
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|---|---|
| Übersicht | |
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 |
| Hauptsitz | United States |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung |
| GPU-Hardware | |
| GPU-Modelle | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Max. VRAM (GB) | 192 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 |
| Interconnect | NVLink |
| Preise | |
| Startpreis ($/Std.) | $0.76/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | Nein |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | 200 $ Guthaben für 60 Tage |
| Ausgangsgebühren | Keine (im Plan enthalten) |
| Speicher | 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat |
| Infrastruktur | |
| Regionen | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| Verfügbarkeits-SLA | 99 % |
| Entwicklererfahrung | |
| Frameworks | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Docker-Unterstützung | Ja |
| SSH-Zugang | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja |
| API / CLI | Ja |
| Einrichtungszeit | Minuten |
| Kubernetes-Unterstützung | Ja |
| Geschäftsbedingungen | |
| Mindestverpflichtung | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1 |
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