NVIDIA · Pascal Architecture

Renta NVIDIA Tesla P4 en la Nube

Legacy inference-focused GPU. INT8-optimized at 22 TOPS. Very low cost in cloud.

VRAM 8 GB GDDR5
Ancho de Banda 192 GB/s
FP32 5.5 TFLOPS
TDP 75W
Arquitectura Pascal
Más Barato Bajo Demanda $0.16/hr
Promedio Bajo Demanda $0.16/hr
Proveedores 1

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Bajo Demanda

NVIDIA Tesla P4 — Bajo Demanda pricing
Proveedor Precio / GPU / hr Disponibilidad Notas Acción
Cherry Servers Lithuania $0.16/hr EL MÁS BARATO Available Bare metal Visitar Proveedor

Precios verificados por última vez: April 13, 2026

Especificaciones Técnicas de NVIDIA Tesla P4

Fabricante NVIDIA
Arquitectura Pascal
VRAM 8 GB GDDR5
Ancho de Banda 192 GB/s
FP32 5.5 TFLOPS
TDP 75W
Año de Lanzamiento 2016
Segmento Centro de datos
Tipo de Memoria GDDR5

Mejor Para

Legacy inference video transcoding

Preguntas Frecuentes

¿Cuánto costarían 100 horas en NVIDIA Tesla P4?

En July 2026, el precio de nube NVIDIA Tesla P4 parte desde $0.16 por hora en Cherry Servers — la opción más barata entre los 1 proveedores que rastreamos. Para cargas de trabajo de IA tolerantes a interrupciones, las instancias spot de llegan hasta por hora, aproximadamente up to 60% por debajo del precio bajo demanda.

Compromisos más largos mediante capacidad reservada pueden reducir otro up to 40%, pero la flexibilidad usualmente vale más que el descuento a menos que sepan exactamente cuánto tiempo NVIDIA Tesla P4 consumirán.

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¿Cuál es el rendimiento máximo en FP16 de NVIDIA Tesla P4?

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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Rendimiento de núcleos tensoriales de NVIDIA Tesla P4

La respuesta corta: NVIDIA Tesla P4 funciona a TFLOPS FP16 con 192 GB/s de ancho de banda de memoria. La respuesta larga depende de lo que ejecute.

Para entrenamiento denso FP16 con lotes grandes, NVIDIA Tesla P4 satura los núcleos tensoriales y ofrece un rendimiento cercano al pico de FLOPS. Para servicio limitado por memoria en modelos base de contexto largo, el ancho de banda domina — la cifra de 192 GB/s importa más que los TFLOPS destacados. Para computación científica, FP32 a 5.5 TFLOPS es el número relevante y coloca a NVIDIA Tesla P4 en línea con las expectativas HPC de su clase Pascal.

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¿Qué nube tiene el aprovisionamiento NVIDIA Tesla P4 más rápido?

La lista corta de proveedores que ofrecen NVIDIA Tesla P4: Cherry Servers. Seguimos 1 en total. La tarifa bajo demanda mejor precio está en Cherry Servers ($0.16 por hora), y la tarifa spot mejor precio está en ( por hora).

Al evaluar cualquiera de ellos, no solo compare precios — revise la cobertura regional, cumplimiento (SOC 2, HIPAA, GDPR), interconexión multi-GPU y el precio real una vez que se incluyen las tarifas de egreso. Una tarifa por hora barata puede evaporarse rápidamente una vez que traslada los resultados de una ejecución de entrenamiento fuera de la red del proveedor.

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¿Sigue siendo relevante NVIDIA Tesla P4 en 2026?

NVIDIA Tesla P4 es ideal para Legacy inference, video transcoding. Con 8 GB de VRAM en la arquitectura Pascal, maneja cómodamente las cargas donde la capacidad de memoria y el cómputo de rango medio importan.

Ajustes típicos incluyen entrenamiento de modelos transformadores medianos, servicio de producción en modelos base y generación de imágenes por difusión en lotes múltiples. A $0.16 por hora desde Cherry Servers, NVIDIA Tesla P4 también representa un equilibrio práctico entre capacidad y costo — importante para equipos de IA que realizan experimentos antes de comprometerse con aceleradores de primera línea (y mucho más caros).

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Comparar con otras GPUs

Ve cómo NVIDIA Tesla P4 se compara con otras GPUs populares en la nube en especificaciones, precios y disponibilidad.