NVIDIA RTX 4000 Ada मेमोरी-बाउंड बनाम कंप्यूट-बाउंड कार्यभार
उत्तर
NVIDIA RTX 4000 Ada 107 FP16 TFLOPS और 26.7 FP32 TFLOPS प्रदान करता है, जो 360 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ और 20 GB VRAM द्वारा समर्थित है। मिश्रित-सटीकता फाइन-ट्यूनिंग में, ये संख्या आमतौर पर कई दसियों अरब पैरामीटर तक के घने मॉडलों पर ठोस थ्रूपुट में परिवर्तित होती हैं।
कम विलंबता वाले अनुमान के लिए, सामान्य बड़े भाषा मॉडलों पर वास्तविक टोकन-प्रति-सेकंड मेमोरी बैंडविड्थ पर अधिक निर्भर करता है बजाय पीक FLOPS के — 360 GB/s आंकड़ा ऑटोरिग्रेसिव डिकोडिंग के लिए प्रासंगिक सीमा है। डिफ्यूजन छवि निर्माण जैसे बैच्ड कार्यभार पर, गणना फिर से प्रमुख कारक बन जाती है।
बजट-फ्रेंडली क्लाउड प्रदाता पर $0.76 प्रति घंटा पर, प्रदर्शन-प्रति-डॉलर AI-भारी कार्यभार के लिए प्रतिस्पर्धी है।
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|---|---|
| अवलोकन | |
| ट्रस्टपायलट रेटिंग | 4.6 |
| मुख्यालय | United States |
| प्रदाता प्रकार | लागू नहीं |
| के लिए सर्वश्रेष्ठ | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग एलएलएम तैनाती एलएलएम सेवा कंप्यूटर विज़न स्टार्टअप जनरेटिव एआई अनुसंधान |
| GPU हार्डवेयर | |
| जीपीयू मॉडल | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| अधिकतम वीआरएएम (जीबी) | 192 |
| अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस | 8 |
| इंटरकनेक्ट | NVLink |
| मूल्य निर्धारण | |
| प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) | $0.76/hr |
| बिलिंग विवरण | प्रति सेकंड |
| स्पॉट/पूर्वनिर्धारित | नहीं |
| आरक्षित छूट | लागू नहीं |
| मुफ्त क्रेडिट | 60 दिनों के लिए $200 का मुफ्त क्रेडिट |
| निकासी शुल्क | कोई नहीं (योजना में शामिल) |
| भंडारण | 500-720 GiB NVMe बूट (शामिल), बड़े कॉन्फ़िग में 5 TiB NVMe स्क्रैच, वॉल्यूम $0.10/GiB/माह पर |
| इन्फ्रास्ट्रक्चर | |
| क्षेत्र | न्यूयॉर्क (NYC2), टोरंटो (TOR1), अटलांटा (ATL1), रिचमंड (RIC1), एम्स्टर्डम (AMS3) |
| अपटाइम एसएलए | 99% |
| डेवलपर अनुभव | |
| फ्रेमवर्क | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| डॉकर समर्थन | हाँ |
| एसएसएच एक्सेस | हाँ |
| ज्यूपिटर नोटबुक्स | हाँ |
| एपीआई / सीएलआई | हाँ |
| सेटअप समय | मिनट |
| Kubernetes समर्थन | हाँ |
| व्यावसायिक शर्तें | |
| न्यूनतम प्रतिबद्धता | कोई नहीं |
| अनुपालन | SOC 2 टाइप II SOC 3 HIPAA (BAA के साथ) CSA STAR स्तर 1 |
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