Performance des cœurs Tensor de NVIDIA Tesla P4
Réponse
La réponse courte : NVIDIA Tesla P4 fonctionne à TFLOPS FP16 avec 192 GB/s de bande passante mémoire. La réponse longue dépend de ce que vous exécutez.
Pour l’entraînement dense FP16 avec de grands lots, NVIDIA Tesla P4 sature les cœurs tensoriels et offre un débit proche du pic des FLOPS. Pour le service limité par la mémoire sur des modèles de base à long contexte, la bande passante domine — la valeur 192 GB/s est plus importante que les TFLOPS annoncés. Pour le calcul scientifique, le FP32 à 5.5 TFLOPS est le chiffre pertinent et place NVIDIA Tesla P4 dans les attentes HPC de sa classe Pascal.
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Cherry Servers
Serveurs GPU bare metal avec 24 ans d'expérience en hébergement et contrôle complet au niveau matériel.
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|---|---|
| Aperçu | |
| Note Trustpilot | 4.6 |
| Siège social | Lithuania |
| Type de fournisseur | N/A |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond |
| Matériel GPU | |
| Modèles GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 |
| VRAM max (Go) | 80 |
| Max GPUs/instance | 2 |
| Interconnexion | PCIe |
| Tarification | |
| Prix de départ ($/h) | $0.16/hr |
| Granularité de facturation | Par heure |
| Spot/Préemptible | Non |
| Remises réservées | N/A |
| Crédits gratuits | Aucun |
| Frais de sortie | N/A |
| Stockage | SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois) |
| Infrastructure | |
| Régions | Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements) |
| SLA de disponibilité | 99,97 % |
| Expérience Développeur | |
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile) |
| Support Docker | Oui |
| Accès SSH | Oui |
| Carnets Jupyter | Non |
| API / CLI | Oui |
| Temps de configuration | Minutes |
| Support Kubernetes | Oui |
| Conditions Commerciales | |
| Engagement minimum | Aucun |
| Conformité | ISO 27001 ISO 20000-1 RGPD PCI DSS |
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