Quelle est la performance maximale en FP16 de NVIDIA Tesla P4 ?
Réponse
Sorti en 2016, NVIDIA Tesla P4 est un accélérateur de classe Pascal avec 8 Go de GDDR5, 192 Go/s de bande passante mémoire, et TFLOPS FP16 de calcul. Le pic FP32 est à 5.5 TFLOPS et la carte consomme jusqu'à 75W.
En termes pratiques : assez de VRAM pour charger des modèles dans la gamme ~8 milliards de paramètres en FP16 (plus grand avec quantification), assez de bande passante pour éviter la famine mémoire des couches d'attention, et assez de calcul pour entraîner des transformateurs avec des tailles de lots qui saturent les optimiseurs modernes.
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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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