¿Cuál es el rendimiento máximo en FP16 de NVIDIA Tesla P4?
Respuesta
Lanzada en 2016, NVIDIA Tesla P4 es un acelerador de clase Pascal con 8 GB de GDDR5, 192 GB/s de ancho de banda de memoria y TFLOPS FP16 de cómputo. El FP32 alcanza un pico de 5.5 TFLOPS y la tarjeta consume hasta 75W.
En términos prácticos: suficiente VRAM para cargar modelos en el rango de ~8B parámetros en FP16 (más grande con cuantización), suficiente ancho de banda para evitar que las capas de atención se queden sin memoria y suficiente cómputo para entrenar transformadores con tamaños de lote que saturan optimizadores modernos.
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|---|---|
| Resumen | |
| Calificación en Trustpilot | 4.6 |
| Sede | Lithuania |
| Tipo de Proveedor | No aplica |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino renderizado investigación HPC IA generativa aprendizaje profundo |
| Hardware de GPU | |
| Modelos de GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 |
| Máximo VRAM (GB) | 80 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 2 |
| Interconexión | PCIe |
| Precios | |
| Precio Inicial ($/hr) | $0.16/hr |
| Granularidad de Facturación | Por hora |
| Spot/Preemptible | No |
| Descuentos Reservados | No aplica |
| Créditos Gratis | Ninguno |
| Tarifas de Salida | No aplica |
| Almacenamiento | NVMe SSD, Almacenamiento en bloque elástico ($0.071/GB/mes) |
| Infraestructura | |
| Regiones | Lituania, Países Bajos, Alemania, Suecia, EE. UU., Singapur (6 ubicaciones) |
| SLA de Disponibilidad | 99.97% |
| Experiencia del Desarrollador | |
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (acceso directo — control total de la pila) |
| Soporte Docker | Sí |
| Acceso SSH | Sí |
| Jupyter Notebooks | No |
| API / CLI | Sí |
| Tiempo de Configuración | Minutos |
| Soporte de Kubernetes | Sí |
| Términos Comerciales | |
| Compromiso Mínimo | Ninguno |
| Cumplimiento | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS |
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